|
|
The Use of Artificial Intelligence on Capital Markets
Dzuro, Daniel ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
The objective of this thesis is to evaluate the possibility of creating a tool capable of predicting commodity prices. Along with other business strategies, tools and markets analyses for financial and capital markets, this tool should help make the best estimate of future developments on the observed markets. The main market, on which this work is focused, is the agricultural commodities market, namely corn and its related markets. The fundamental basis upon which the arguments in this thesis are built, is the use of artificial intelligence, particularly neural networks. The whole application is presented using a graphical user interface that allows even those with little or no understanding of this field to delve deeper into the interesting area - using modern computer systems to support trading activities.
|
|
|
Potential application of neural networks in network elements
Babnič, Patrik ; Vymazal, Michal (oponent) ; Vychodil, Petr (vedoucí práce)
The goal was to get acquainted with the problems of network elements to describe neural networks that can be used to manage such a feature. The theoretical part deals with the neural networks from their inception to the present. It focuses mainly on the network, witch can be used for management control. These are the two network: Hopfield network and Kohonen network. The practical part deals with the network element model and ist implementation. It contains a practical element model using a neural network, witch is controlled by a network element.
|
|
|
Předpovědní model průtoků vody v měrném profilu
Urbanec, Patrik ; Matoušek, Petr (oponent) ; Kozel, Tomáš (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce bylo sestavení a kalibrace předpovědního modelu průtoků vody v měrném profilu Bílovice nad Svitou na řece Svitavě a jeho vyhodnocení. Práce je rozdělena na výpočtovou část a teoretickou část. Ve výpočtové části je popsán model vycházející z neuronových sítí a jeho kalibrace. Dále je v práci popsáno vyhodnocení předpovědí pomocí histogramů, průměrů a mediánů četností pro každý měsíc zvlášť. V teoretické části jsou popsány neuronové sítě, metodika a vyhodnocení výsledků z výpočtové části. Na závěr je porovnání jednotlivých nastavení neuronové sítě. Dle dosažených výsledků lze předpovědní model doporučit pro další zkoumání.
|
|
|
Implementace kvality služby do řízení síťového prvku
Boháč, Martin ; Kyselák, Martin (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámit se s problematikou kvality služby v konvergovaných sítích především s užitím IP protokolu verze 6. Konvergované sítě jsou schopné efektivně přenášet různé typy dat – hlasový, datový nebo multimediální tok. Návrh aktivního síťového prvku jsem realizoval v prostředí Simulink, které je součástí programu Matlab. Navrhnutý model se skládá z jednoduché sítě několika počítačových stanic vzájemně propojených pomocí síťového prvku – přepínače. Model přepínače simuluje reálný provoz počítačových stanic, které odesílají data vzdáleným uživatelům. Pakety jsou v přepínači řazeny podle typu datového toku. S pakety je zacházeno tak, aby byla dodržena požadovaná kvalita služeb. Přednost mají datové toky, které potřebují být doručeny bez většího zpoždění, jako jsou hlasový nebo multimediální přenos. Pro řízení adresace přepínače jsem využil neuronovou síť. Neuronová síť reaguje na vstupní data a podle typu adresáta ovládá přepínač. Model přepínače lze využít v laboratorních cvičeních. K řešení této laboratorní úlohy je předpokladem základní znalost vývojového prostředí Simulink. Pracovní postup je koncipován tak, aby se úloha dala vypracovat během jednoho laboratorního cvičení. Klíčová slova: konvergovaná síť, IP protokol verze 6, kvalita služby, neuronová síť, přepínač.
|
|
|
Předpovědní model průtoků vody v měrném profilu
Urbanec, Patrik ; Matoušek, Petr (oponent) ; Kozel, Tomáš (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce bylo sestavení a kalibrace předpovědního modelu průtoků vody v měrném profilu Bílovice nad Svitou na řece Svitavě a jeho vyhodnocení. Práce je rozdělena na výpočtovou část a teoretickou část. Ve výpočtové části je popsán model vycházející z neuronových sítí a jeho kalibrace. Dále je v práci popsáno vyhodnocení předpovědí pomocí histogramů, průměrů a mediánů četností pro každý měsíc zvlášť. V teoretické části jsou popsány neuronové sítě, metodika a vyhodnocení výsledků z výpočtové části. Na závěr je porovnání jednotlivých nastavení neuronové sítě. Dle dosažených výsledků lze předpovědní model doporučit pro další zkoumání.
|
|
|
Jednoduché rozpoznávání písma
Duba, Nikolas ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na rozpoznávání textu a jeho následné zpracování. Cílem je umožnit jednoduché sledování denních výdavků. Může to sloužit pro jednotlivce nebo pro firmu jako kontrola spotřeby. Princip je založen na uživatelsky jednoduchém ovládání, jak je to len možné. Aplikace ze vstupního hardvéru jako je například skener anebo digitální fotoaparát načítá pokladniční blok, který potom následně upraví pro další zpracování. Pomocí různých metod pro rozpoznávání písma analyzuje doklad a rozparsuje obsah. Metody jsou detailně rozebírány v práci. Výstup aplikace je databáze, ve které jsou uloženy zpracované pokladniční bloky. Součást řešení je taky informační systém, který slouží jako výstup pro zobrazení vyhodnocených výsledků.
|
|
|
The Use of Artificial Intelligence on Capital Markets
Dzuro, Daniel ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
The objective of this thesis is to evaluate the possibility of creating a tool capable of predicting commodity prices. Along with other business strategies, tools and markets analyses for financial and capital markets, this tool should help make the best estimate of future developments on the observed markets. The main market, on which this work is focused, is the agricultural commodities market, namely corn and its related markets. The fundamental basis upon which the arguments in this thesis are built, is the use of artificial intelligence, particularly neural networks. The whole application is presented using a graphical user interface that allows even those with little or no understanding of this field to delve deeper into the interesting area - using modern computer systems to support trading activities.
|
|
|
Potential application of neural networks in network elements
Babnič, Patrik ; Vymazal, Michal (oponent) ; Vychodil, Petr (vedoucí práce)
The goal was to get acquainted with the problems of network elements to describe neural networks that can be used to manage such a feature. The theoretical part deals with the neural networks from their inception to the present. It focuses mainly on the network, witch can be used for management control. These are the two network: Hopfield network and Kohonen network. The practical part deals with the network element model and ist implementation. It contains a practical element model using a neural network, witch is controlled by a network element.
|
|
|
Implementace kvality služby do řízení síťového prvku
Boháč, Martin ; Kyselák, Martin (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámit se s problematikou kvality služby v konvergovaných sítích především s užitím IP protokolu verze 6. Konvergované sítě jsou schopné efektivně přenášet různé typy dat – hlasový, datový nebo multimediální tok. Návrh aktivního síťového prvku jsem realizoval v prostředí Simulink, které je součástí programu Matlab. Navrhnutý model se skládá z jednoduché sítě několika počítačových stanic vzájemně propojených pomocí síťového prvku – přepínače. Model přepínače simuluje reálný provoz počítačových stanic, které odesílají data vzdáleným uživatelům. Pakety jsou v přepínači řazeny podle typu datového toku. S pakety je zacházeno tak, aby byla dodržena požadovaná kvalita služeb. Přednost mají datové toky, které potřebují být doručeny bez většího zpoždění, jako jsou hlasový nebo multimediální přenos. Pro řízení adresace přepínače jsem využil neuronovou síť. Neuronová síť reaguje na vstupní data a podle typu adresáta ovládá přepínač. Model přepínače lze využít v laboratorních cvičeních. K řešení této laboratorní úlohy je předpokladem základní znalost vývojového prostředí Simulink. Pracovní postup je koncipován tak, aby se úloha dala vypracovat během jednoho laboratorního cvičení. Klíčová slova: konvergovaná síť, IP protokol verze 6, kvalita služby, neuronová síť, přepínač.
|
host ::
RSS.