|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Vrábelová, Pavla ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky.
|
|
|
Neuronové sítě a jejich aplikace
Chaloupka, David ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této práce je podat ucelený pohled na nejznámější typy umělých neuronových sítí a možnosti jejich aplikací. Popsány jsou dopředné sítě s algoritmem učení zpětného šíření chyby, Hopfieldovy sítě a samoorganizující se sítě (Kohonenovy mapy). Ve druhé části práce je provedena demonstrace typických aplikací popsaných sítí a jsou diskutovány faktory ovlivňující úspěšnost těchto sítí při řešení zvolených problémů.
|
|
|
Criminality Analysis in the Czech Republic using Self-Organizing Maps
Mikulíková, Pavla ; Cahlík, Tomáš (vedoucí práce) ; Palanská, Tereza (oponent)
Kriminalita je jeden z nepolevujı́cı́ch společenských problémůna celém světě. K pochopenı́ důvodůke kriminálnı́mu jednánı́je potřeba důkladná analýza jeho možných klı́čových fak- torů. Tato bakalářská práce si klade za cı́l zjistit, zda metoda samoorganizujı́cı́ch se map může pomoci ve vyšetřovánı́ české zločinnosti. Žádná akademická práce se doposud nepo- kusila odhalit možné vzorce v české zločinnosti s použitı́m tohoto druhu umělé neuronové sı́tě. Samoorganizujı́cı́ se mapy představujı́ vizualizačnı́ metodu, která mapuje pozorovánı́ na základě jejich mnohadimenzionálnı́ch znaků do dvoudimenzionálnı́ mřı́žky a zároveň umist'uje podobná pozorovánı́ blı́zko sebe. K analýze byl použit dataset skládajı́cı́ se ze 75 okresů s 18 proměnnými. Vhodná volba parametrů modelu se nicméně ukázala jako určitý problém této metody. Výsledkem modelu je šest skupin okresů, které vykazujı́různé úrovně kriminality a jiných charakteristik. Naše výsledky prokázaly, že samoorganizujı́cı́ se mapy mohou poskytnout zajı́mavý vhled do kriminálnı́ tematiky a společenské vědy mohou profitovat z jejich použitı́ v mnoha oblastech výzkumu. 1
|
|
|
Neuronové sítě a jejich aplikace
Chaloupka, David ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této práce je podat ucelený pohled na nejznámější typy umělých neuronových sítí a možnosti jejich aplikací. Popsány jsou dopředné sítě s algoritmem učení zpětného šíření chyby, Hopfieldovy sítě a samoorganizující se sítě (Kohonenovy mapy). Ve druhé části práce je provedena demonstrace typických aplikací popsaných sítí a jsou diskutovány faktory ovlivňující úspěšnost těchto sítí při řešení zvolených problémů.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Vrábelová, Pavla ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky.
|
|
| |
|
|
Shluková analýza víceroměrných dat neuronovou sítí
Helcl, Zbyněk ; Křivan, Miloš (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Tématem práce je analýza vzorového archivu dat, který obsahuje naměřené hodnoty činných a jalových výkonů. Naměřená data pochází z přelomu roku 2006 a 2007. K jejich získání byly použity registrační měřicí přístroje MEg40 umístěné ve stanici transformace vysokého napětí na nízké napětí v distribuční síti Pražské energetiky. Popíši zde proces zpracování naměřených hodnot, jejich přípravu pro následné zpracování neuronovou sítí a finální statistické zhodnocení jednotlivých zjištěných shluků -- typických denních odběrových diagramů. Výsledky práce by měly posloužit pro tvorbu predikcí spotřeby elektrické energie v konkrétní transformační stanici.
|
host ::
RSS.