|
|
Využití SVM v prostředí finančních trhů
Štechr, Vladislav ; Prochocká, Kristína (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím regrese nebo klasifikace pomocí metody podpůrných vektorů SVM z oblasti strojového učení. SVM predikují hodnoty, které jsou používány k rozhodování automatického obchodovacího systému. Regrese a klasifikace jsou hodnoceny z hlediska použitelnosti pro rozhodování. Strategie je následně optimalizována, testována a vyhodnocována na množině historických dat devizového trhu Forex. Výsledky obchodování jsou slibné. Strategie by mohla být využita v kombinaci s jinou strategií, která by potvrzovala rozhodnutí o vstupu a výstupu z obchodů.
|
|
| |
|
|
Zjišťování odbedňovacích pevností betonu pomocí tvrdoměru Silver Schmidt
Janka, Marek ; Kocáb, Dalibor (oponent) ; Cikrle, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou nedestruktivního zkoušení odbedňovací pevnosti betonu. Konkrétně pracuje s dvěma recepturami betonů a pro obě dvě stanovuje regresní vztahy mezi tvrdostí povrchu zjištěnou tvrdoměrem SilverSchmidt L s hřibovitým nástavcem a pevností v tlaku. Ukazuje nevhodnost použití ultrazvukové impulzní metody pro určení odbedňovací pevnosti. Srovnává získané regresní vztahy se vztahy uváděnými v literatuře. Cílem je využít dané vztahy pro ověření minimální požadované odbedňovací pevnosti na stavbě.
|
|
|
Dekonvoluce hemodynamické odezvy z dat fMRI
Bartoň, Marek ; Kolář, Radim (oponent) ; Havlíček, Martin (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o variabilitě HRF, která může mít v určitých případech zásadní vliv na výsledky detekce neuronální aktivace pomocí fMRI. Jsou popsány tři metody – kumulace, regresní dekonvoluce a metoda bikonjugovaných gradientů - které umožní odhadnout tvar HRF. V rámci simulací byla vybrána jako nejrobustější regresní metoda, která pro dekonvoluční odhad o délce 30 s využívá křivky B-spline 4. řádu. Dekonvoluční odhady byly využity jako modely HRF pro klasickou analýzu dat fMRI, konkrétně vizuální oddball pradigma, obecným lineárním modelem. Bylo pozororováno rozšíření lokalizovaných oblastí a výsledky byly po odborné konzultaci s vědeckými pracovníky neurologické kliniky vyhodnoceny jako relevantní. Také bylo vytvořeno v Matlabu programové prostředí, které umožnuje pohodlně pozorovat variabilitu HRF mezi jednotlivými oblastmi mozku.
|
|
|
Location Aware Analytics in the Context of Mobile Network Performance Optimization
Urbanová, Lucie ; Miloš, Jiří (oponent) ; Slanina, Martin (vedoucí práce)
This thesis deals with the location aware analytics in the context of mobile network performance optimization. A tool which estimates initial network parameters in the location with unknown network performance based on RTR NetTest measurements database is presented. The thesis briefly introduces the topic of big data and machine learning and gives an overview of NetTest application concept and functionality. A set of regression methods is presented and their complexity and suitability for the purposes of coverage maps creation is compared. After their thorough 1D analysis, IDW and GPR are analysed in 2D and used to create a set of estimation maps of network parameters. Evaluation of their accuracy is made based on reference measurements using NetTest application.
|
|
|
Visipedia - Embedding-driven Visual Feature Extraction and Learning
Jakeš, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Multidimensional embedding is a powerful method of representing similarity measures among objects without the need for their explicit categorization. It has been increasingly used in recent years to annotate objects making an important part of the Visipedia project and its related work. This work explores the possibilities of learning from embedding-annotated images using their visual attributes and develops methods of predicting embedding coordinates for previously unseen images. It studies the relevant feature extraction and learning algorithms and describes the whole process of design and development of such a system using common machine learning approaches. The system is tested and evaluated with two different datasets and the performed experiments present the first results for a task of its kind.
|
|
|
Reidentifikace automobilů ve videu
Zapletal, Dominik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problémem reidentifikace automobilů ve videu. Reidentifikace automobilů ve videu je založena na porovnávání částí obrazu získaného z různých kamer. Tato práce je zaměřena zejména na reidentifikaci automobilů samotnou a vychází z předpokladu, že problém detekce automobilů ve videu je již vyřešen v podobě vytvořeného 3D ohraničujícího kvádru kolem vozidla. Problém reidentifikace je vyřešen pomocí barevných histogramů, histogramů orientovaných gradientů a lineárního regresoru. Příznaky jsou používány v oddělených modelech za účelem dosažení nejlepších výsledků v nejkratším výpočetním čase procesoru. Navrhovaná metoda pracuje s vysokou přesností (60% opravdu pozitivních rozpoznání s 10% mírou falešně pozitivních případů na náročné datové sadě) s výpočetním časem procesoru (Core i7) 85 milisekund pro jednu reidentifikaci vozidla za předpokladu video vstupu v plném HD rozlišení. Použitím této práce v distribuovaných dopravních monitorovacích systémech je možné zjistit důležité parametry jako doba cestování, směry dopravních toků nebo dopravní informace.
|
|
| |
|
|
Posouzení finanční situace podniku pomocí časových řad
Pšenčík, Jiří ; Novotná, Veronika (oponent) ; Doubravský, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá finanční analýzou a zhodnocením situace společnosti PKD, s.r.o. v letech 2004 až 2008. Práce se skládá z praktické a teoretické části. V teoretické části jsou specifikovány použité ekonomické ukazatele a teoretické východiska. V praktické části se zaměřím na zhodnocení finanční situace pomocí finančních ukazatelů a jejich znázornění v časových řadách pomocí regresních křivek.
|
|
|
Predikce vlivu povrchové vrstvy oxidů na intenzitu vodního chlazení
Haluza, Vít ; Hrabovský, Jozef (oponent) ; Pohanka, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou vlivu povrchové vrstvy oxidů na vedení tepla. Důraz je kladen především na numerické simulace. Kromě modelování vedení tepla pomocí diferenciálních rovnic je k predikci vlivu oxidů na chlazení použito také lineárních regresních modelů a umělých neuronových sítí. Výsledkem práce je stanovení podmínek, za kterých dojde ke zintenzivnění chlazení vlivem oxidických vrstev a porovnání jednotlivých metod predikce vlivu oxidů na chlazení.
|
host ::
RSS.