Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 68 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Implementace dolovacích modulů systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Stríž, Rostislav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Šebek, Michal (vedoucí práce)
Sběr a ukládání dat hraje významnou roli v mnoha aspektech dnešního podnikání a kvalitní informace se stávají klíčem k úspěchu. Proces získávání znalostí z databází umožňuje z uložených dat získat skryté informace, které lze využít k dalšímu rozvoji. Tato práce se zabývá rozšířením nástroje, který slouží právě k dolování informací. Cílem bylo vytvořit modul pro dolovací program, pracující na platformě NetBeans avyvíjený na FIT ke studijním účelům. Nový modul bude umožňovat dolování z databázového systému Oracle pomocí netradičního použití genetického algoritmu. Obsahem práce je postup tvorby tohoto modulu - od teoretických základů až po podrobnosti implementace, testování a zhodnocení.
Získávání víceúrovňových asociačních pravidel
Nguyenová, Thanh Lam ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá získáváním víceúrovňových asociačních pravidel. Cílem této práce je zaměřit se na dostupné algoritmy pro získávání víceúrovňových asociačních pravidel a implementovat aplikaci s grafickým uživatelským rozhraním, která bude demonstrovat funkčnost těchto algoritmů. Zvoleno bylo pět algoritmů založených na algoritmu Apriori. Pomocí aplikace byly provedeny experimenty s jednotlivými algoritmy a na závěr byly výsledky experimentů porovnány a zhodnoceny.
Mining Multi-Level Sequential Patterns
Šebek, Michal ; Platoš, Jan (oponent) ; Popelínský, Lubomír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Mining sequential patterns is a very important area of the data mining. Many industrial and business applications save sequential data where the ordering of transactions is defined. It can be used for example for analysis of consecutive shopping transactions. This thesis deals with the using of concept hierarchies of items for mining sequential patterns. This thesis focuses on two basic approaches - mining level-crossing sequential patterns and mining multi-level sequential patterns. The approaches for the both data mining tasks are formalized and there are proposed data mining algorithms hGSP and MLSP to solve these tasks. Experiments verified that mainly the MLSP has good performance and stability. The usability of newly obtained patterns is shown on the real-world data mining task.
Metody pro shlukování dat
Pohlídal, Antonín ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá hierarchickými metodami shlukování se zaměřením na implementaci shlukující metody zdola-nahoru a její porovnání s metodou DENCLUE. Nejdříve jsou popsány různé metody shlukování s důrazem na hierarchické metody. Následuje implementace vybrané metody za použití programovacího jazyka Java a databáze MySQL. Poslední část obsahuje porovnání zmíněné implementace s metodou DENCLUE, kterou implementoval pan Bc. Radim Kapavík.
Získávání znalostí z multimediálních databází
Málik, Peter ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z multimediálních databází. Obsahuje obecný princip získávání znalostí z databází. Důraz je kladen na metody shlukové analýzy pro dolování dat v rozsáhlých a multidimenzionálních databázích. Dále tahle práce obsahuje úvod do multimediálních databází se zaměřením se na extrakci nízkourovňových vizuálních rysů z obrázkú a video dat. Praktickou částí práce je potom implementace metod BIRCH, DBSCAN a k-means určených pro shlukovou analýzu. Závěr je věnován experimentům nad datovou sadou TRECVid 2008 a popisu dosažených výsledků.
Dolovací modul systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Výtvar, Jaromír ; Křivka, Zbyněk (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je získat přehled o procesu získávání znalostí z databází a analýza dolovacího systému vyvíjeného na FIT VUT v Brně na platformě NetBeans za účelem vytvoření nového dolovacího modulu. Ze získaných znalostí bylo rozhodnuto o vytvoření modulu pro dolování odlehlých hodnot a doplnění existujícího modulu regrese o nový algoritmus vícenásobné lineární regrese založený na zobecněných lineárních modelech. Nové dolovací metody využívají existující řešení na straně Oracle data mining.
Získávání znalostí z obrazových databází
Jaroš, Ondřej ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku získávání znalostí z databází, především pak na metody klasifikace a predikce. Tyto metody jsou zde podrobně popsány. Dále se práce zabývá obecně multimediálními databázemi a způsobem, jakým jsou do těchto databází data ukládána. Především jsou tu pak popsány metody pro nízkoúrovňové zpracování obrazových a video dat. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metody GMM používané pro extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků. V dalších částech jsou popsána vstupní data a nástroje, se kterými byla implementovaná metoda porovnávána. Poslední část se zaměřuje na experimenty porovnávající účinnost extrakce rysů vysoké úrovně z nízkoúrovňových dat implementované metody a vybraného klasifikačního nástroje LibSVM.
Dolovací moduly systému pro dolování z dat v prostředí Oracle
Mader, Pavel ; Křivka, Zbyněk (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází a rozšířením systému pro dolování z dat v prostředí Oracle vyvíjeným na FIT. Systém je z důvodů absence dolovacích modulů zatím v praxi nepoužitelný. V koncepci jádra tohoto systému je zabudováno rozhraní umožňující přidávání dolovacích modulů. Toto rozhraní bylo doposud testováno jen na ukázkovém dolovacím modulu, který neprováděl žádnou činnost, jen demonstroval použití tohoto rozhraní. Hlavním cílem této práce je nastudování tohoto rozhraní a implementace funkčního dolovacího modulu, který otestuje použitelnost implementovaného rozhraní. Pro implementaci byl vybrán modul dolování asociačních pravidel.
Metody měření úspěšnosti dolování dat
Trunkát, Jan ; Zelený, Jan (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřená na měření úspěšnosti dolování dat v oblasti shlukovaní. Seznamuje se základními pojmy, vlastnostmi dolování dat a hlavně se shlukovou analýzou dat. V rámci práce byl vytvořen program, který implementuje metody měření úspěšnosti. V závěru práce jsou uvedeny výsledky úspěšnosti shlukování.
Dolovací moduly systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Henkl, Tomáš ; Lukáš, Roman (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází a rozšířením systému pro dolování z dat v prostředí Oracle vyvíjený na VUT FIT. V koncepci jádra tohoto systému je zabudováno rozhraní, umožňující přidávání dolovacích modulů. Hlavním cílem této práce je nastudovat toto rozhraní, naimplementovat a začlenit do aplikace dolovací modul pro klasifikaci metodou rozhodovacího stromu. Práce se také zabývá porovnáním aplikace s podobným komerčním produktem SAS Enterprise Miner

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 68 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.