| |
| |
| |
|
Computational modelling of thermal behavior of DC motor
Grepl, Robert ; Wierciak, J. ; Vlach, R.
The paper deals with computational modelling of thermal behavior ofdrive system with DC motor. Motivation to built dynamical thermal model is toincrease utility value performance of electrical motor in particular roboticapplication. There is mathematical model presented in the paper, describedidentification of parameters process and shown results for two kind ofidentification approaches. Usage of neural networks approximators ismentioned.
|
| |
| |
| |
|
Porovnání přístupů ke tvorbě scoringových modelů
Hofman, Elena ; Šedivý, Jan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na řízení přímého úvěrového rizika, které vzniká bance při klasických úvěrových obchodech vůči fyzickým osobám. Zabývá se teorií ohodnocení rizika parametrem PD (Probability of Default) na základě různých scoringových modelů. Cílem práce je uvedení do problematiky úvěrového rizika a jeho řízení obecně, pozornost je věnována detailnímu postupu tvorby scoringového modelu. Jsou uvedeny 3 konkrétní modelovací techniky a to logistická regrese, rozhodovací stromy a neuronové sítě. Metody jsou podrobně vysvětleny a jsou uvedeny možnosti jejich vzájemného porovnání. Aplikační část práce je věnována vyhodnocení a srovnání scoringových modelů postavených na uvedených metodách.
|
|
Historie a vývoj umělé inteligence
Kraitz, Petr ; Jirků, Petr (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Práce popisuje relativně krátkou historii oboru umělé inteligence, obsahuje základní překážky a výzvy, kterým pracovníci na odborných pracovištích čelili a čelí, stejně jako popis metod jak se s výzvami utkat a nástin možného budoucího vývoje. Cílem práce nebylo podat vyčerpávající obraz oboru umělé inteligence, nýbrž seznámit čtenáře s novým zajímavým oborem, jeho zakladateli a pokračovateli, základními přístupy a obory které se tématu dotýkají.
|
|
Ekonomické modely realizované neuronovou sítí typu GMDH
Beneš, Vratislav ; Jablonský, Josef (vedoucí práce) ; Hrabčák, Petr (oponent)
V této diplomové práci je uveden návrh a realizace modifikované neuronové sítě typu MIA GMDH k tvorbě ekonomických modelů pomocí induktivních metod. Modely jsou porovnávány se statistickými metodami podle kvality a míry pohodlí jejich užívání. Pro ověření funkcionality byla vytvořena aplikace, v které byly provedeny experimenty. Stejné experimenty byly provedeny v ekonometrickém software a získané výsledky byly porovnány. Bylo ověřeno, že MIA GMDH je vhodná pro ekonomické modelování.
|