Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Statistická analýza anomálií v senzorových datech
Gregorová, Kateřina ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce poruchových stavů u leteckých motorů. Hlavním přístupem detekce je hledání anomálií v datech snímaných pomocí senzorů. Pro získání komplexní představy o systému a jednotlivých senzorech, je v úvodu této práce uveden popis celého systému a to konkrétně motoru typu HTF7000 a také popis senzorů. Pro samotnou detekci anomálií je zde uveden návrh algoritmu na základě tří různých detekčních metod, které jsou popsány ve druhé kapitole. Jedná se o metody SVM (Support Vector Machine), K-means a ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Implementace algoritmu je popsána v další části práce, včetně návrhu grafického uživatelského rozhraní. V závěru práce je pak statistická analýza získaných výsledků, srovnání účinnosti jednotlivých modelů a diskuze výstupů z navrženého algoritmu.
Statistická analýza anomálií v senzorových datech
Gregorová, Kateřina ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce poruchových stavů u leteckých motorů. Hlavním přístupem detekce je hledání anomálií v datech snímaných pomocí senzorů. Pro získání komplexní představy o systému a jednotlivých senzorech, je v úvodu této práce uveden popis celého systému a to konkrétně motoru typu HTF7000 a také popis senzorů. Pro samotnou detekci anomálií je zde uveden návrh algoritmu na základě tří různých detekčních metod, které jsou popsány ve druhé kapitole. Jedná se o metody SVM (Support Vector Machine), K-means a ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Implementace algoritmu je popsána v další části práce, včetně návrhu grafického uživatelského rozhraní. V závěru práce je pak statistická analýza získaných výsledků, srovnání účinnosti jednotlivých modelů a diskuze výstupů z navrženého algoritmu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.