|
|
Vyhodnocení dodavatelského rizika s využitím fuzzy logiky
Novák, Lukáš ; Peštál, Ivan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vyhodnocením dodavatelů pomocí fuzzy logiky pro vybranou společnost. Vytvořený model bude sloužit k efektivnímu a rychlejšímu rozhodování o výběru nejvhodnějšího dodavatele pro dané zakázky. Na základě kritérií, které jsou pro vybranou společnost důležité, je vytvořen fuzzy model. Výsledné vyhodnocení nejvhodnějších dodavatelů jsou tvořeny v programech MS Excel a MATLAB.
|
|
|
Aplikace fuzzy logiky pro vyhodnocení zaměstnanců
Ganzwohl, Jakub ; Coufal, Petr (oponent) ; Janková, Zuzana (vedoucí práce)
V této diplomové práci jsou využity prostředky fuzzy logiky pro hodnocení výhodnosti zaměstnanců. Pro tyto účely byl vytvořen model, který má pomáhat při rozhodování o tom, zdali se zaměstnanec firmě vyplatí. Vlastní návrh řešení je vytvořen v prostředí MS Excel a MathWorks MATLAB. Následné vyhodnocení zaměstnance se opírá právě o výsledky dosažené z těchto řešení.
|
|
|
Vyhodnocení investičních rizik s využitím fuzzy logiky
Žáček, Jakub ; Janková, Zuzana (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vyhodnocením investice pomocí fuzzy logiky pro konkrétní společnost. Pomocí vytvořených rozhodovacích modelů bude moci společnost efektivně a rychle vyhodnotit, která investice přináší nejvyšší přínos. Tyto modely se řídí podle kritérií, která jsou pro společnost nejdůležitější při rozhodování o dané investici. Práce obsahuje také teoretická východiska, která slouží jako podklad pro tvorbu a vyhodnocení modelů.
|
|
| |
|
|
Využití umělé inteligence pro snižování rizika v podniku
Friedl, Pavel ; Šebestová, Monika (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vyhodnocením dodavatelského rizika a výběrem nejvhodnějšího dodavatele pomocí využití umělé inteligence. Hlavní část práce se zaměřuje na vytvoření modelu v programech MS Excel a MATLAB na základě pravidel fuzzy logiky. Díky těchto modelů dojde k vyhodnocení dodavatelského rizika a výběru nejvhodnějšího dodavatele pro společnost expert Elektro GOLA s.r.o.
|
|
|
Aplikace fuzzy logiky pro vyhodnocení dodavatelů
Šťáva, Adam ; Hutyra, Pavel (oponent) ; Janková, Zuzana (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o aplikaci fuzzy logiky v rámci hodnocení vhodného a optimálního dodavatele přepravních služeb za použití rozhodovacích modelů, které byly vytvořeny v programech Microsoft Excel a MathWorks MATLAB. Tyto rozhodovací modely slouží pro vyhodnocení nabízených služeb jednotlivých dodavatelů na základě stanovených kritérií. Podle výsledného hodnocení si daná společnost vybere svého budoucího optimálního dodavatele.
|
|
|
Expertní systém pro rozhodování na akciových trzích s využitím sentimentu investorů
Janková, Zuzana ; Lenort, Radim (oponent) ; Zinecker, Marek (oponent) ; Chramcov, Bronislav (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Předložená disertační práce zkoumá potenciál využití skóre sentimentu extrahovaného z textových dat společně s historickými daty o akciovém indexu ke zlepšení výkonnosti predikce na akciovém trhu prostřednictvím vytvořeného modelu expertního systému. Vzhledem k tomu, že velké množství textových dokumentů souvisejících s financemi, které zveřejňují jak profesionální, tak amatérští investoři, nejen na online sociálních sítích, by mohly mít dopad na vývoj akciových trhů, je zásadním úkolem analyzovat finanční texty zveřejněné různými uživateli a zejména z nich extrahovat sentiment. V této práci je sentiment investorů získán z online finančních zpráv a příspěvků zveřejněných na finanční sociální platformě StockTwits. Skóre sentimentu je stanoveno pomocí hybridního přístupu kombinující modely strojového učení s učitelem a neuronových sítí, přičemž ke klasifikaci polarity sentimentu je využito vícero lexikonů pozitivních a negativních slov. Je analyzován vliv skóre sentimentu na akciový trh prostřednictvím kauzality, kointegrace a koherence. V disertační práci je navržen model expertního systému založený na metodách fuzzy logiky. Fuzzy logika poskytuje pozoruhodné vlastnosti při práci s vágními, nepřesnými či nejasnými údaji a je schopna se lépe vypořádat s chaotickým prostředím na akciových trzích. V nedávných vědeckých studiích na popularitě získává vyšší úroveň fuzzy logiky, která je označována jako type-2 fuzzy logika. Oproti klasické type-1 fuzzy logice, je tento vyšší typ schopen mezi zdvojené funkce členství integrovat určitou úroveň nejistoty. Tento typ expertního systému je ovšem v předmětné problematice predikce akciového trhu s využitím extrahovaného sentimentu investorů značně opomíjen. Z toho důvodu je v disertační práci zkoumán potenciál využít a výkonnost type-2 fuzzy logiky. Konkrétně je vytvořeno několik type-2 fuzzy modelů, které jsou trénovány na historických datech akciového indexu a skóre sentimentu investorů za období 2018-2020. Vytvořené modely jsou posouzeny k měření výkonu predikce bez sentimentu i s integrací sentimentu investorů. Následně je na základě vytvořeného expertního modelu stanovena investiční strategie a sledována jeho ziskovost. Výkonnost predikce fuzzy modelů je komparována s výkonností několika srovnávacích modelů, včetně SVM, k-NN, naivního Bayes a dalších. Z experimentů vyplynulo, že modely fuzzy logiky jsou schopny vhodným nastavením funkcí členství a nejistoty v nich obsažených vylepšit predikci a jsou schopny konkurovat klasickým modelům predikce, které jsou standardně využívané ve výzkumných studiích. Vytvořený model by měl také sloužit jako nástroj pro podporu investičního rozhodování individuálním investorům.
|
|
|
Vyhodnocení vhodné investiční strategie s využitím fuzzy logiky
Macharová, Aneta ; Janková, Zuzana (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá využitím fuzzy logiky při vyhodnocování vhodné investiční strategie pro zájemce o investování. K tomuto hodnocení budou využity modely vytvořené v programech MS Excel a MathWorks MATLAB. V první části práce je uvedena teorie, která je potřebná k pochopení řešené problematiky. Druhá část představuje vybranou firmu, pro kterou je práce zpracovávána a poslední část obsahuje modely, výsledky a návrhy zjištěné díky hodnocení fuzzy logikou.
|
|
| |
|
| |
host ::
RSS.