|
|
Activity Recognition from Moving Object Trajectories
Schwarz, Ivan ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Pešek, Martin (advisor)
The aim of this thesis is a development of a system for trajectory-based periodic pattern recognition and following GPS trajectory classification. This system is designed according to a performed analysis of techniques of data mining in moving object data and furthermore, on recent research on a subject of a trajectory-based activity recognition. This system is implemented in C++ programming language and experiments addresing its effectiveness are performed.
|
|
|
Application for Bank Payment Approval in SAP S/4HANA
Bečka, Petr ; Rychlý, Marek (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
Hlavním cílem této práce je vyvinout uživatelské rozhraní a získávání nezbytných podnikových dat v aplikaci sloužící pro schvalování bankovních plateb za použití moderních technologií a technologií poskytovaných společností SAP. V první části je obecně popsáno téma bankovních plateb, jsou vysvětleny klíčové pojmy a zmíněny některé problémy z této oblasti, se kterými se společnosti a soukromníci v dnešní době potýkají. Dále je popsána architektura SAP S/4HANA, pro kterou je aplikace vyvíjena. V neposlední části jsou zmíněny technologie pro tvorbu uživatelských rozhraní, jenž jsou pro tento vývoj vhodné anebo jsou dnes nejvíce používány. Proces návrhu aplikace popisuje její požadavky, tvorbu prototypu aplikace, jenž vizualizuje způsob zobrazení dat uživateli a návrh datového modelu. Výsledná aplikace umožňuje získávat správná data z databáze, zobrazovat je definovaným způsobem způsobem a nabízí možnost jejich editace a správy.
|
|
|
A System for Organizing Running Races
Kalus, Jiří ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Burget, Radek (advisor)
This master’s thesis deals with the analysis, design and implementation of a system for organizing running races with the support of racers registration and the possibility of multiple online and offline checkpoints during the race. The system is composed of two web applications and a client desktop application. An administration web application is used to create and manage the race. A presentation web application with optional registration is responsible for publishing the race. It is possible to scan RFID chips of the racers on multiple track stations during the race using a client application. The RFID chips are scanned by an RFID reader connected to host device. If the client application is connected to the internet, the scanned times of racers are displayed on the presentation application in real time. Web applications are implemented with the ASP.NET MVC technology. Authorization and Authentication is provided by ASP.NET Identity. The client application is implemented using the WPF technology.
|
|
|
Detection of Unusual Events in Temporal Data
Černík, Tomáš ; Bartík, Vladimír (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
Bachelor thesis deals with detection of unusual events (anomalies) in available temporal data. Theoretical part describes existing techniques and algorithms used to detect outliers. There are also introduced meteorological data that are after that used for experimental verification of implemented detection algorithms. Second part, practical one, describes design and implementation of application and algorithms. Algorithms are also tested in search for point, contextual and collective anomalies.
|
|
|
Mining Module of Data Mining System FIT-Miner
Zapletal, Petr ; Bartík, Vladimír (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
This master's thesis deals with with FIT-Miner, the system for knowledge discovery in databases. The first part of this paper describes the data-mining process, mixture model's issues and FIT-Miner system. Second part deals with design, implementation and testing of created module, which is used for cluster analysis with Expectation-Maximalization algorithm. The end of the paper is focused to design of modules using Java Store Procedures Technology.
|
|
| |
|
|
Graphical Layer for a Data Mining System
Gálet, Michal ; Burget, Radek (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
The issue of this MSc. project is a design and implementation of a graphical user interface for a data mining system. The application is a front-end for an existing data mining library and allows the user to visually define the data mining process using a graphical editor and a component palette. The solution is built on a NetBeans Rich Client Platform and takes many benefits from using rich components available in this platform. The user may define his work in the projects, edit and persist DMSL documents, run the mining tasks and view the mining results. The system is designed to emphasize the modularity and extensibility of the solution.
|
|
|
Cluster Analysis Module of a Data Mining System
Riedl, Pavel ; Burgetová, Ivana (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
This master's thesis deals with development of a module for a data mining system, which is being developed on FIT. The first part describes the general knowledge discovery process and cluster analysis including cluster validation; it also describes Oracle Data Mining including algorithms, which it uses for clustering. At the end it deals with the system and the technologies it uses, such as NetBeans Platform and DMSL. The second part describes design of a clustering module and a module used to compare its results. It also deals with visualization of cluster analysis results and shows the achievements.
|
|
|
Modelling and Analysis of Logistics Processes by Applying Process and Data Mining Techniques
Rudnitckaia, Julia ; Wang, Hao (referee) ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Hruška, Tomáš (advisor)
In this thesis, we propose an approach for modelling hidden and unknown processes and subprocesses in the example of a seaport logistics area. Having the underlying process model makes it possible to exploit more advanced algorithms since deviations and main paths are becoming visible and better controlled. The obtained model is the foundation for the core research of this work and will be enriched with key performing indicators and their forecast by applying advanced process mining, statistics, and machine learning techniques. The main difference of the approach is that we take as a target variable not any specific value, but the object - a process variant or a process type with a set of parameters. Bottleneck analysis, from one side, and predictive analysis, on the other hand, are enforced with context-aware information, especially with these additional objective process attributes. Furthermore, the support of the descriptive ("As is") current process model with certain notation and the integration with relevant bottleneck and predictive methods compromise the advantages of the approach. The work primarily focuses on the design of algorithms and methods for supporting logistics data analysis. However, it can be adjusted and applied to other areas accordingly, which makes the approach flexible and versatile. The result of the work is the framework for unstructured process modelling and the key process parameters predictive method. This analysis of processes with their attributes might be used for decision-making systems and process maps in future.
|
|
|
Mining of soluble enzymes from genomic databases
Hon, Jiří ; Brejová, Bronislava (referee) ; Šafránek, David (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
Enzymy jsou proteiny urychlující chemické reakce s velkým potenciálem pro farmaceutický a obecně chemický průmysl. Enzymatická funkce je obvykle zajištěna několika nepostradatelnými aminokyselinami, které tvoří tzv. aktivní místo, kde se odehrává chemická reakce. V této práci jsou prezentovány dva integrované softwarové nástroje pro dolování a racionální výběr nových rozpustných enzymů - EnzymeMiner a SoluProt. EnzymeMiner slouží k hledání nových enzymů. Na vstupu vyžaduje jednu nebo více sekvencí zvoleného enzymu spolu se seznamem klíčových aminokyselin. Tento seznam slouží k zvýšení pravděpodobnosti, že nalezený enzym bude mít podobnou funkci jako vstupní enzym. Výstupem EnzymeMineru je množina anotovaných sekvencí nalezených v databázi. Za účelem ulehčení výběru několika málo kandidátů pro experimentální ověření v laboratoři integruje EnzymeMiner anotace z dostupných databází - informaci o zdrojovém organismu a prostředí, ve kterém se vyskytuje, a informaci o proteinových doménách, ze kterých se enzym skládá. Hlavním kritériem pro výběr kandidátů je rozpustnost predikovaná druhým prezentovaným nástrojem, SoluProtem. SoluProt je metoda založená na strojovém učení, která predikuje heterologní rozpustnou expresi proteinu v organismu Escherichia coli . Vstupem je sekvence a výstupem je pravděpodobnost, že protein bude exprimován v rozpustné formě. SoluProt využívá model gradient boosting machine a byl trénován na datové sadě odvozené od databáze TargetTrack. Při srovnání na vyvážené nezávislé datové sadě odvozené z databáze NESG dosáhl SoluProt přesnosti 58,5 % a hodnoty AUC 0,62, čímž lehce převyšuje ostatní existující nástroje. Nástroje EnzymeMiner i SoluProt jsou často využívány řadou uživatelů z oblasti proteinového inženýrství za účelem hledání nových rozpustných biokatalyzátorů chemických reakcí. Ty mají velký potenciál snížit energetickou náročnost a ekologickou zátěž mnoha průmyslových procesů.
|
guest ::
