|
|
Vícevrstvá neuronová síť
Kačer, Petr ; Klusáček, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje základy problematiky vícevrstvých neuronových sítí a vysvětluje princip fungování algoritmu backpropagation. Další část práce se zabývá vývojem programu pro učení a testování vícevrstvých neuronových sítí a popisem jeho grafického uživatelského rozhraní a principu ovládání. Poslední část práce je věnována výukovým příkladům a praktickým ukázkám využití vícevrstvé neuronové sítě.
|
|
|
Odhad Parametrů Matematického Modelu Multikoptéry
Loviška, Martin ; Klusáček, Jan (oponent) ; Baránek, Radek (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou aplikácie metód estimácie parametrov v matematickom modely z nameraných dat. Hlavným bodom práce je aplikácia týchto algoritmov na matematický model multikoptéry. Vzhľadom k zložitosti modela multikoptéry, sú najprv overené algoritmy aplikované na jednoduchší model 2D robota. Následne získane znalosti a skúsenosti sú využité pri práci s modelom multikoptéry.
|
|
|
Elektronický modul pro akustickou detekci
Maršál, Martin ; Klusáček, Jan (oponent) ; Havránek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací elektronického modulu pro akustickou detekci. Modul má za úkol detekovat předem definované akustické signály pomocí na ně naučeného klasifikačního modelu. Modul slouží převážně pro zabezpečovací účely. Pro identifikaci a klasifikaci je navržen model pomocí technik strojového učení. Vzhledem k možnosti přeučení na jinou sadu zvuků se modul stává univerzálním akustickým detektorem. Pro snímání akustického zvuku je použit digitální MEMS mikrofon, pro který je navržen a realizován převodní filtr. Výsledný systém je implementován do firmwaru mikrokontroléru s operačním systémem reálného času. Jednotlivé funkce systému jsou realizovány s ohledem na možnou optimalizaci (méně výkonný MCU nebo bateriové napájení). Modul předává výsledky detekce nadřazené stanici pomocí Ethernetové sítě. V případě více modulů připojených do sítě se vytvoří distribuovaný systém, pro který je navržena přesná časová synchronizace pomocí PTP protokolu definovaného normou IEEE-1588.
|
|
| |
|
|
Selekce příznaků pomocí nekorelovaných charakteristik
Vaculík, Karel ; Klusáček, Jan (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Ke zpracování nadměrného množství dat v digitální podobě je zapotřebí použít prostředků výpočetní techniky. V některých případech je možné použít statistické metody nebo strojové učení. V obou případech mohou být data reprezentována velkým počtem příznaků. Pro efektivní zpracování může hrát důležitou roli výběr pouze určité množiny příznaků, které jsou relevantní. Tato práce zkoumá podskupinu metod pro výběr příznaků, tzv. filter metody. Tyto metody jsou mezi sebou porovnány a na základě výsledků je navržena nová metoda, která je kombinací metod původních.
|
|
| |
|
|
Implementation of control algorithm in application with several accumulation systems
Klusáček, Jan ; Morávek, Jan (oponent) ; Collin, Adam (oponent) ; Vrána, Michal (vedoucí práce)
Distributed electrical power generation which implements renewable sources such as solar power contributes to carbon footprint reduction. From grid operation point of view, it is also beneficial to match the generation and consumption locally. This may be achieved either by demand response or, especially, by accumulation. A hybrid system consisting of photovoltaic power generator, electrical power accumulator and heat accumulator is presented in this thesis. The electrical power accumulator, which consists of LiNiMnCoO2 cells with Battery Management System (BMS), is designed in this thesis. A hot water tank with heating element is used as a heat accumulator. A continuous heat load control is essential for proper operation and the design of the control concept is included in the thesis. Finally, the suitable hybrid system control algorithm, which regards both user and technology requirements, is presented and implemented in LabVIEW environment. Functionality of the system is verified by measurement in laboratory.
|
|
|
Elektrické modely rekuperačních zátěží pro napaječ střídavého trakčního vedení 25 kV, 50 Hz
Bureš, Jan ; Radil, Lukáš (oponent) ; Klusáček, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá modelováním trakčních vozidel z hlediska kvality odběru a odběru výkonu provozovaných v České republice (ČR) na elektrické trakční soustavě 25 kV/50 Hz. S ohledem na historický vývoj hnacích vozidel je provedena kategorizace lokomotiv provozovaných na území ČR podle jejich elektrické výzbroje a typické kvality odběru. Modely jednotlivých kategorií jsou vytvořené v simulačním softwaru PSCAD. V rámci bakalářské práce je dále navržen systém ovládání a výkonové parametrizace modelů na základě vnějšího popisu, tj. parametrů lokomotiv, profilu tratě a žádané dynamiky jízdy. Navržené modely jsou tak vhodné pro simulaci profilu toku energie v trakční soustavě jako celku.
|
|
|
3D data
Klusáček, Jan ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout metody které umožňují získání trojrozměrného modelu objektu, nasvíceného laserovým pruhem a snímaného kamerou. V první části práce je popsán teoretický princip získání trojrozměrného modelu a naznačeny některé problémy s tímto postupem spojené. Dále se zabývá popisem rozhraní použitelných k získání obrazu z kamery a podrobněji popisuje rozhraní DirectShow, které je v této práci použito. Po té popisuje konkrétní metody zpracování získaného obrazu, kalibrace a sestavení trojrozměrného modelu. V poslední části je popsáno zařízení, které bylo vytvořeno pro ověření a automatizaci navržených metod a program, který tyto metody implementuje.
|
|
|
Umělá neuronová síť RCE
Maceček, Aleš ; Klusáček, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá umělou neuronovou sítí RCE, zvláště popisem topologie, vlastností a algoritmem učení sítě. Práce obsahuje popis vytvořeného programu uTeachRCE pro učení RCE sítě a programu RCEin3D, vytvořeného pro vizualizaci procesu učení RCE sítě ve 3D prostoru. RCE síť je srovnávána s vícevrstvou umělou neuronovou sítí s algoritmem učení backpropagation při praktické aplikaci rozpoznávání písmen. Pro popis písmen byly zvoleny momenty invariantní na otočení, posun a změnu měřítka obrazu.
|
host ::
RSS.