|
|
Využití umělé inteligence v technické diagnostice
Konečný, Antonín ; Huzlík, Rostislav (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na využití metod umělé inteligence pro vyhodnocení poruchového stavu strojního zařízení. Vyhodnocovaná data jsou z vibrodiagnostického modelu pro simulaci statické a dynamické nevývahy. Aplikovány jsou metody strojového učení, konkrétně učení s učitelem. V práci je popsáno softwarové prostředí Spyder, jeho alternativy, a programovací jazyk Python, ve kterém jsou skripty napsány. Obsahuje přehled s popisem použitých knihoven Scikit-learn, SciPy, Pandas ...) a metod, kterými jsou klasifikace metodou nejbližšího souseda (KNN), metoda podpůrných vektorů (SVM), rozhodovací stromy (DT) a klasifikace metodou náhodného lesa (RF). Výsledky úspěšnosti klasifikace jsou vizualizovány ve výsledné klasifikační matici pro každou metodu. Součástí přílohy jsou napsané skripty pro zpracování a výpočet prediktorů, hledání nejvhodnějších parametrů modelu, hodnocení úspěšnosti učení a klasifikace s vizualizací výsledku.
|
|
|
Lokalizace osob v budově
Randýsek, Vojtěch ; Orság, Filip (oponent) ; Sakin, Martin (vedoucí práce)
Práce se zabývá tvorbou systému pro lokalizaci osob v budově. Byl představen systém založený na technologii Bluetooth, který pomocí metody fingerprinting osoby lokalizuje. Výsledný systém se skládá z databáze, webové aplikace, hardwarové vrstvy a služeb zprostředkovávajících komunikaci. Bylo vytvořeno demonstrační video, na kterém systém dosahuje průměrné přesnosti 2.46 m a standardní odchylky 2 m. Výsledky této práce ukazují, že zvolená kombinace technologií vede k úspěšné lokalizaci osob.
|
|
|
Učení založené na instancích
Martikán, Miroslav ; Polách, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na algoritmy učení založeného na instancích. Hlavním cílem je vytvoření výukové aplikace. V práci jsou teoreticky popsány algoritmy učení založeného na instancích (IBL), metoda nejbližšího souseda a kd-stromy. Praktická část je věnovaná tvorbě aplikace pro výuku. Aplikace umožňuje generování množin dat, jejich klasifikaci metodou nejbližšího souseda a testování algoritmů IB1, IB2 a IB3.
|
|
|
Okružní problémy a jejich řešení
Pospíšil, Václav ; Dvořák, Jiří (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Práce je v první části věnována úvodu a ucelenému popisu všech důležitých pojmů teorie grafů, na kterou navazuje popis a modifikace dvou vybraných typů okružních problémů: problému obchodního cestujícího a problému plánování rozvozu. Další část práce se věnuje následné možnosti řešení problémů skrze deterministické a stochastické algoritmy. Součástí je taktéž část praktická, která se v závěru práce zabývá optimalizací nejkratší cesty dvou vytvořených modelů pomocí metody nejbližšího souseda, genetického algoritmu a řešiče v modelovacím jazyce GAMS.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG záznamu
Húsková, Michaela ; Vítek, Martin (oponent) ; Maršánová, Lucie (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody umožňující její detekci v elektrokardiogramu. V úvodu teoretického rozboru je vysvětlena podstata elektrofyziologie srdce, a především patofyziologie fibrilace síní. Dále se práce věnuje popisu metod automatické detekce fibrilace síní a možnostem databáze PhysioNet. V praktické části jsou realizovány metody pomocí programového prostředí MATLAB. Po použití statistické analýzy pro zhodnocení kvality parametrů následuje automatická klasifikace dat metodou nejbližšího souseda. Na závěr je prezentována úspěšnost testování.
|
|
|
Okružní problémy a jejich řešení
Pospíšil, Václav ; Dvořák, Jiří (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Práce je v první části věnována úvodu a ucelenému popisu všech důležitých pojmů teorie grafů, na kterou navazuje popis a modifikace dvou vybraných typů okružních problémů: problému obchodního cestujícího a problému plánování rozvozu. Další část práce se věnuje následné možnosti řešení problémů skrze deterministické a stochastické algoritmy. Součástí je taktéž část praktická, která se v závěru práce zabývá optimalizací nejkratší cesty dvou vytvořených modelů pomocí metody nejbližšího souseda, genetického algoritmu a řešiče v modelovacím jazyce GAMS.
|
|
|
Využití umělé inteligence v technické diagnostice
Konečný, Antonín ; Huzlík, Rostislav (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na využití metod umělé inteligence pro vyhodnocení poruchového stavu strojního zařízení. Vyhodnocovaná data jsou z vibrodiagnostického modelu pro simulaci statické a dynamické nevývahy. Aplikovány jsou metody strojového učení, konkrétně učení s učitelem. V práci je popsáno softwarové prostředí Spyder, jeho alternativy, a programovací jazyk Python, ve kterém jsou skripty napsány. Obsahuje přehled s popisem použitých knihoven Scikit-learn, SciPy, Pandas ...) a metod, kterými jsou klasifikace metodou nejbližšího souseda (KNN), metoda podpůrných vektorů (SVM), rozhodovací stromy (DT) a klasifikace metodou náhodného lesa (RF). Výsledky úspěšnosti klasifikace jsou vizualizovány ve výsledné klasifikační matici pro každou metodu. Součástí přílohy jsou napsané skripty pro zpracování a výpočet prediktorů, hledání nejvhodnějších parametrů modelu, hodnocení úspěšnosti učení a klasifikace s vizualizací výsledku.
|
|
|
Divergent standards of living among similar households
Charvát, Daniel
Tato diplomová práce se zaměřuje na hledání zdrojů chudoby a materiální deprivace mezi charakterově podobnými domácnostmi v České republice. Data pochází z výsledků výběrového šetření příjmů a životních podmínek domácností EU - SILC z let 2009~-~2015. Za tímto účelem byly provedeny dvě série binomiální logistické regrese s ukazatelem chudoby a materiální deprivací jako vysvětlovanými proměnnými. Nejprve bylo zkoumáno 28 400 jedinečných domácností v obou modelech. Následně za pomoci metody nejbližšího souseda byly nalezeny charakteristicky podobné dvojice pro (1) domácnosti ohrožené chudobou a (2) materiálně deprivované. Následné modelování bylo provedeno s (1) 5 378 a (2) 9 406 pozorováními. Výsledky naznačují, že status nezaměstnanosti patří i při kontrole podobnosti mezi domácnostmi mezi nejvlivnější faktory chudoby a materiální deprivace, společně s nízkým ekvivalizovaným disponibilním příjmem. Dále domácnosti, které vnímají náklady spojené s chodem domácnosti jako značnou zátěž, patří mezi příjmově a materiálně ohrožené. Taktéž členové početných domácností mají větší šanci být chudí a materiálně deprivovaní. Naopak členové žijící ve velkých domech nebo bytech patří mezi relativně méně ohrožené.
|
|
|
Lokalizace osob v budově
Randýsek, Vojtěch ; Orság, Filip (oponent) ; Sakin, Martin (vedoucí práce)
Práce se zabývá tvorbou systému pro lokalizaci osob v budově. Byl představen systém založený na technologii Bluetooth, který pomocí metody fingerprinting osoby lokalizuje. Výsledný systém se skládá z databáze, webové aplikace, hardwarové vrstvy a služeb zprostředkovávajících komunikaci. Bylo vytvořeno demonstrační video, na kterém systém dosahuje průměrné přesnosti 2.46 m a standardní odchylky 2 m. Výsledky této práce ukazují, že zvolená kombinace technologií vede k úspěšné lokalizaci osob.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG záznamu
Húsková, Michaela ; Vítek, Martin (oponent) ; Maršánová, Lucie (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody umožňující její detekci v elektrokardiogramu. V úvodu teoretického rozboru je vysvětlena podstata elektrofyziologie srdce, a především patofyziologie fibrilace síní. Dále se práce věnuje popisu metod automatické detekce fibrilace síní a možnostem databáze PhysioNet. V praktické části jsou realizovány metody pomocí programového prostředí MATLAB. Po použití statistické analýzy pro zhodnocení kvality parametrů následuje automatická klasifikace dat metodou nejbližšího souseda. Na závěr je prezentována úspěšnost testování.
|
host ::
RSS.