|
|
Klientská aplikace pro službu vyhledávání a řešení shody zdrojových kódů
Knapek, Petr ; Zbořil, František (oponent) ; Kočí, Radek (vedoucí práce)
Plagiátorství a shody ve zdrojových kódech jsou v dnešní době narůstajícím problémem. Cílem této práce je zhodnocení služby Protex od společnosti Black Duck Software, Inc. a jejího uživatelského rozhraní. Na základě tohoto zhodnocení pak vytvořit nového, alternativního klienta usnadňujícího práci a nabízejícího automatizaci. Při vývoji klienta byl použit programovací jazyk Java a jeho technologie pro vytváření grafického rozhraní knihovny Swing a vícevláknový přístup.
|
|
| |
|
|
Simulátor komplexního splátkového kalendáře
Veselý, Michal ; Zbořil, František (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vztahy z oblasti finanční matematiky týkající se poskytování spotřebitelských a hotovostních úvěrů. Práce se zaměřuje především na problematiku různých typů splácení, úročení a generování splátkových kalendářů. Produktem analýzy těchto matematických principů je simulátor splátkového kalendáře, jenž byl vyvinut pro testovací a konfigurační účely ve společnosti HCI (Home Credit International).
|
|
|
Sociální síť pro dotazníkové průzkumy
Huvar, Lukáš ; Zbořil, František (oponent) ; Hrubý, Martin (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat aplikaci pomocí experimentální knihovny CloudKit. Tato aplikace bude sloužit jako sociální síť pro komunitu zadavatelů a respondentů dotazníkových průzkumů. Implementovaná socialní síť je otestována na skupině uživatelů, kteří se podílejí na chodu této sítě. Přínosem této práce je testování knihovny CloudKit a její využitelnosti pro sociální sítě.
|
|
|
Problém obchodního cestujícího
Šůstek, Martin ; Snášelová, Petra (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na úpravu známých postupů ACO a GA s ohledem na zvyšování efektivity nalézaných řešení. Jsou zde prezentovány dva nové přístupy pro řešení TSP. Pomocí jednoho z nich lze také vytvořit počáteční populaci pro GA. Je uveden konkrétní návrh programu a v příloze pak i jeho implementace v jazyce Java. Aby se zlepšila efektivita řešení, jsou navržené a implementované lokální optimalizace. Po uplynutí předem stanoveného strojového času jsou mezi sebou porovnány minimální vzdálenosti dosažené zvolenými metodami. Experimenty jsou provedeny na sadách s různými počty míst, konkrétně od 101 až po 3891.
|
|
|
Porovnání knihoven pro práci s umělými neuronovými sítěmi
Dohnal, Zdeněk ; Zbořil, František (oponent) ; Dalecký, Štěpán (vedoucí práce)
Práce se zabývá porovnáním knihoven pro práci umělými neuronovými sítěmi. Je vysvětlena základní teorie neuronu, neuronových sítí a jejich učení. Pro experimenty je vybrán vícevrstvý perceptron, Kohonenova síť a Hopfieldova síť. Následně jsou zvolena kritéria porovnávání jako je licence, komunita nebo poslední aktualizace, a pro experimenty jsou vybrány úlohy aproximace funkce pro vícevrstvý perceptron, asociace pro Hopfieldovu síť a shlukování pro Kohonenovu síť. Následně jsou implementovány programy s využitím daných knihoven. Závěrem je porovnání výsledků experimentů a kritérií.
|
|
|
Agentní systém pro hraní her
Trutman, Michal ; Zbořil, František (oponent) ; Král, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá universálními agentními systémy pro hraní her. Oproti běžným agentům, kteří jsou určeni pouze pro určitý druh činnosti nebo konkrétní hru, universální agent musí být schopen hrát prakticky libovolnou hru popsanou ve formálním deklarativním jazyce. Výzvou je především to, že pravidla hry nejsou předem známa, což znemožňuje použití některých optimalizací nebo vytvoření dobré heuristické funkce. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. První část představuje oblast univerzálních herních agentů, definuje jazyk GDL pro popis pravidel her a zabývá se vytvářením heuristických funkcí a jejich aplikací v algoritmu Monte Carlo stromové hledání. V praktické části je představen obecný způsob, jak vytvořit novou heuristickou funkci, která je poté integrována do vlastního herního agenta a ten je pak porovnán s dalšími existujícími systémy.
|
|
|
Fuzzy neuronové sítě
González, Marek ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce je věnována fuzzy neuronovým sítím. Protože se jedná o techniku kombinování fuzzy logiky s neuronovými sítěmi pro řešení nejrůznějších úloh z oblasti umělé inteligence, řízení či strojového učení, teoretická část práce se nejprve zabývá neuronovými sítěmi a fuzzy logikou odděleně. Po vysvětlení nezbytných základů je zbytek teoretické části zaměřen převážně na teorii fuzzy neuronových sítí, jejich klasifikaci a použití v praxi. Na základě popsané teorie jsou navrhnuty a implementovány fuzzy asociativní paměti, jejichž cílem je řešit úlohu klasifikace a úlohu z oblasti řízení. Na závěr jsou výsledné implementace a jejich výsledky zhodnoceny a porovnány s jinými přístupy k řešení zvolených úloh.
|
|
|
Rozšíření behaviorální analýzy síťové komunikace určené pro detekci útoků
Teknős, Martin ; Zbořil, František (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Práce se zaobírá behaviorální analýzou síťové komunikace (NBA) určené pro detekci útoků. Cílem práce je vylepšit NBA zvýšením přesnosti detekce obfuskovaných síťových útoků pomocí ní. Jsou představeny metody a techniky používané pro detekci síťových útoků a klasifikaci síťového provozu. Dále jsou popsány systémy na detekci útoků (IDS) z pohledu jejich funkcionality a možných útoků na ně. Práce popisuje principy vybraných útoků proti IDS a jsou navrhnuty metody obfuskace, které je možné využít pro překonání NBA. Dále byl navržen a implementován nástroj na automatickou exploitaci, který také vykonává navržené obfuskace síťových útoků a sbírá data z této síťové komunikace. Vytvořený nástroj byl použit k vykonání síťových útoků. Pak byli získány data pro experimentování a vykonány různé experimenty, kterých výsledkem bylo zdůraznění trénování klasifikačních modelů NBA s využitím znalosti o obfuskacích.
|
|
|
Automatické ladění vah pravidlových bází znalostí
Valenta, Jan ; Pokorný, Miroslav (oponent) ; Zbořil, František (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Předložená disertační práce představuje nové možnosti automatizované tvorby a ladění bází znalostí informačních a expertních systémů. Práce je rozdělena na dvě navazující části. První část se věnuje existujícímu expertnímu systému NPS32 vyvinutému na Fakultě elektrotechniky a komunikačních technologií, Vysokého učení technického v Brně. Matematický aparát tohoto systému je založen na vyjádření neurčitosti pravidel dvěma hodnotami, čímž rozšiřuje informační schopnosti báze o hodnoty nepřítomnosti informace a sporu v bázi znalostí. Program byl doplněn učícím algoritmem nastavujícím váhy pravidel v bázi znalostí pomocí diferenciálního evolučního algoritmu za pomoci vzorů získaných od experta. Vzory představují reakci systému na data vložená uživatelem. Uvedený učící algoritmus je omezen pouze na jednovrstvé báze znalostí. V práci je uveden formální důkaz nemožnosti použití matematického aparátu expertního systému NPS32 pro učení vícevrstvých bází znalostí gradientními metodami. Druhá část práce se věnuje učícímu algoritmu pro realizaci vícevrstvé pravidlové báze znalostí. Báze znalostí je založena na specifickém modelu pravidla ohodnoceného neurčitostí vyjadřující míru informačního přínosu pravidla. Jako algoritmus učení nastavující váhy jednotlivých pravidel ve struktuře báze je použit modifikovaný algoritmus back propagation přepracovaný pro použití s danou strukturou báze a modelem pravidla. Pro účely testování a ověření učícího algoritmu ladění báze znalostí byl vytvořen expertní systém RESLA v jazyce C#. V tomto expertním systému byla vytvořena báze znalostí z oblasti medicíny k ověření učících schopností algoritmu pro složité báze znalostí. Báze znalostí tvoří diagnostiku poruch srdečního rytmu na základě parametrů získaných z průběhu EKG (elektrokardiogramu). Za účelem srovnání s již existujícími bázemi znalostí tvořenými expertem a znalostním inženýrem byl program srovnáván s profesionálně odladěnou bází znalostí z oblasti zemědělství. Bázi zde tvoří systém na podporu rozhodování při výběru vhodné odrůdy pšenice ozimé pro pěstování v různých prostředích. Tato disertační práce řeší zásadní zrychlení tvorby bází znalostí při zachování všech výhod, která plynou z použití pravidel. Oproti současným řešením založeným na neuronových sítích je stávající algoritmus pro ladění bází znalostí rychlejší a jednodušší, neboť nevyžaduje extrakci pravidel z jiného typu báze znalostí.
|
host ::
RSS.