|
|
Knowledge Discovery from Web Logs
Valaštín, Samuel ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the problem of knowledge discovery from web logs. The data source in the form of web access logs allows, after appropriate preprocessing, the use of a number of techniques that are designed to deal with knowledge discovery. By applying these techniques to preprocessed data, it is possible to classify user behavior into groups, to discover interesting associations in user behavior, or to discover previously unknown sequences in common user behavior.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Málik, Peter ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z multimediálních databází. Obsahuje obecný princip získávání znalostí z databází. Důraz je kladen na metody shlukové analýzy pro dolování dat v rozsáhlých a multidimenzionálních databázích. Dále tahle práce obsahuje úvod do multimediálních databází se zaměřením se na extrakci nízkourovňových vizuálních rysů z obrázkú a video dat. Praktickou částí práce je potom implementace metod BIRCH, DBSCAN a k-means určených pro shlukovou analýzu. Závěr je věnován experimentům nad datovou sadou TRECVid 2008 a popisu dosažených výsledků.
|
|
|
Automatická klasifikace obrazů
Ševčík, Zdeněk ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat shlukovací algoritmy strojového učení bez učitele, které lze použít pro klasifikaci databáze obrazů podle podobnosti. Pro vybrané shlukovací algoritmy je sepsán teoretický základ. Pro zlepšení klasifikace použité databáze se diplomová práce zabývá různými metodami předzpracování obrazů. Těmito metodami jsou z obrazu extrahovány příznaky. Dále práce řeší implementaci metod předzpracování a praktickou aplikaci shlukovacích algoritmů. V praktické části je naprogramována aplikace v programovacím jazyce Python, která klasifikuje databázi obrazů do tříd podle podobnosti. Diplomová práce testuje všechny použité metody a ke konci práce je zpracována rešerše výsledků.
|
|
| |
|
|
Posouzení využitelnosti vybraných listnatých dřev pro výrobu kompozitu na bázi dřeva
Kašpařík, Matěj
Bakalářská práce se zabývá problematikou možností nahrazení smrkového dřeva při výrobě OSB dřevem habru a břízy. Účelem práce je porovnání vybraných fyzikálních a mechanických vlastností OSB desek z těchto dřev s normalizovanými vlastnostmi OSB desek. V první části je uveden vznik, charakteristika a současné využívání OSB desek. Druhá část se zabývá materiálem a metodikou všech provedených zkoušek. U desek byly zjišťovány tyto vlastnosti: vlhkost, mez pevnosti a pružnosti v ohybu, hustotní profil, bobtnání, rozlupčivost a smyková pevnost lepené spáry. Ve třetí části práce jsou uvedeny výsledky zkoušek a jejich porovnávání s normovými požadavky na OSB desky s následnou diskusí a shrnutím.
|
|
|
Struktura porostů pionýrských dřevin a jejich obnova v přírodní lesní oblasti 29 - Nízký Jeseník
Haltof, René
Předkládaná diplomová práce se zabývá strukturou porostů pionýrských dřevin a jejich následnou obnovou v přírodní lesní oblasti 29 – Nízký Jeseník, vzniklých sukcesí po alochtonním smrku, konkrétně se nacházející na LS Vítkov a LS Opava (LČR, s. p.). Cílem bylo v zájmové oblasti, ve vybraných porostech, popsat strukturu středně starých porostů s převahou břízy a zaevidovat veškeré dřeviny. U horní etáže (stromy nad 2 m), která je převážně tvořena břízou, změřit tloušťku stromu ve výčetní výšce. Dále pak zjistit jejich pěstební potenciál a vybrat cílové stromy. U cílových stromů zjistit tloušťkový přírůst a také délku a šířku koruny. U stromů pod 2 metry (spodní etáž) změřit jejich výšku a rozlišit je podle původu – přirozená nebo umělá obnova, a dále zhodnotit pěstební potenciál stromů z přirozené a úspěšné umělé obnovy. V souladu s cíli práce byla formulována specifika výchovy využitelná v lesnické praxi.
|
|
| |
|
|
Knowledge Discovery from Web Logs
Valaštín, Samuel ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the problem of knowledge discovery from web logs. The data source in the form of web access logs allows, after appropriate preprocessing, the use of a number of techniques that are designed to deal with knowledge discovery. By applying these techniques to preprocessed data, it is possible to classify user behavior into groups, to discover interesting associations in user behavior, or to discover previously unknown sequences in common user behavior.
|
|
|
Určení množství chlorofylu v porostech břízy bělokoré a borovice lesní s využitím hyperspektrálních dat
Zachová, Kateřina ; Potůčková, Markéta (vedoucí práce) ; Brodský, Lukáš (oponent)
Diplomová práce se zabývá stanovením obsahu chlorofylu v listoví břízy bradavičnaté (Betula pendula Roth) a borovice lesní (Pinus sylvestris L.) pomocí hyperspektrálních dat. Úvodní část práce se soustředí na zpracování literatury týkající se metod určení obsahu chlorofylu v listoví zvolených rostlinných druhů. Cílem praktické části práce je nalezení vztahu mezi laboratorně určenou koncentrací chlorofylu v listoví a spektrálními křivkami odrazivosti. K dispozici byly hyperspektrální snímky pořízené senzorem HyMap a spektrální křivky odrazivosti získané pomocí pozemního spektrometru ASD FieldSpec 3. Pomocí vytvořeného regresního modelu byly vytvořeny chlorofylové mapy pro porost borovice lesní ve třech vybraných lokalitách v oblasti sokolovské hnědouhelné pánve.
|
|
|
Automatická klasifikace obrazů
Ševčík, Zdeněk ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat shlukovací algoritmy strojového učení bez učitele, které lze použít pro klasifikaci databáze obrazů podle podobnosti. Pro vybrané shlukovací algoritmy je sepsán teoretický základ. Pro zlepšení klasifikace použité databáze se diplomová práce zabývá různými metodami předzpracování obrazů. Těmito metodami jsou z obrazu extrahovány příznaky. Dále práce řeší implementaci metod předzpracování a praktickou aplikaci shlukovacích algoritmů. V praktické části je naprogramována aplikace v programovacím jazyce Python, která klasifikuje databázi obrazů do tříd podle podobnosti. Diplomová práce testuje všechny použité metody a ke konci práce je zpracována rešerše výsledků.
|
host ::
RSS.