|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Vávrová, Eva ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou polysomnografických záznamů, která je založená na výpočtu vybraných parametrů v časové, frekvenční a časově-frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází, která je zrealizována pomocí umělé neuronové sítě, k-NN klasifikátoru a lineární diskriminační analýzy. V rámci této práce byl vytvořen program s grafickým uživatelským rozhraním v prostředí MATLAB.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Kříženecká, Tereza ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací polysomnografických záznamů, která je založená na analýze parametrů v časové a frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází. Klasifikace je poté provedena pomocí metody SVM a zhodnocení úspěšnosti klasifikace je provedeno pomocí senzitivity, specificity a procentuální úspěšnosti. Práce byla provedena v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG záznamu
Húsková, Michaela ; Vítek, Martin (oponent) ; Maršánová, Lucie (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody umožňující její detekci v elektrokardiogramu. V úvodu teoretického rozboru je vysvětlena podstata elektrofyziologie srdce, a především patofyziologie fibrilace síní. Dále se práce věnuje popisu metod automatické detekce fibrilace síní a možnostem databáze PhysioNet. V praktické části jsou realizovány metody pomocí programového prostředí MATLAB. Po použití statistické analýzy pro zhodnocení kvality parametrů následuje automatická klasifikace dat metodou nejbližšího souseda. Na závěr je prezentována úspěšnost testování.
|
|
|
Classifier for semantic patterns of English verbs
Kríž, Vincent ; Holub, Martin (vedoucí práce) ; Bojar, Ondřej (oponent)
Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť, implementovať a empiricky evaluovať klasifikátory pre rozpoznávanie sémantických patternov anglických slovies. Ako trénovacie a testovacie údaje používame konkordancie z pilotnej kolekcie 30 anglických slovies, ktorá bola spracovaná metódou Corpus Pattern Analysis. Modely klasifikátorov tvoríme pomocou algoritmov strojového učenia s učiteľom. Experimentujeme s rozhodovacími stromami, algoritmom k najbližších susedov (kNN), podpornými vektormi (SVM) a Adaboostom. V práci sa, okrem iného, zameriavame na návrh vhodnej množiny rysov pre strojové učenie (feature selection). Experimentujeme s množinami morfo-syntaktických i sémantických rysov. Naše výsledky ukazujú, že morfo-syntaktické rysy sú najdôležitejšie pre sémantickú desambiguáciu, hoci pre niektoré slovesá hrajú sémantické rysy dôležitú úlohu.
|
|
|
A Machine for Automatic Subject Indexing Using ToC
Pokorný, Jan
The technology developed in the National Library of Technology can extract a document’s table of content (TOC), generate relevant keywords, and suggest terms for various classification schemas (UDC, DDC, LCC, Conspectus). It can fully or substantially automate the process of generating subject access, unite it across libraries, and significantly increase accuracy and relevancy compared to subject assignments by non-specialist catalogers. Such increased quality in subject access terms is often seen in the superior subject facets generated by discovery systems and library OPAC advanced search forms.
Prezentace: idr-1246_1 -  PDF
Videozáznam: ELAG2018-Pokorny -  MP4
|
|
|
Detekce fibrilace síní v EKG záznamu
Húsková, Michaela ; Vítek, Martin (oponent) ; Maršánová, Lucie (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat problematiku fibrilace síní a metody umožňující její detekci v elektrokardiogramu. V úvodu teoretického rozboru je vysvětlena podstata elektrofyziologie srdce, a především patofyziologie fibrilace síní. Dále se práce věnuje popisu metod automatické detekce fibrilace síní a možnostem databáze PhysioNet. V praktické části jsou realizovány metody pomocí programového prostředí MATLAB. Po použití statistické analýzy pro zhodnocení kvality parametrů následuje automatická klasifikace dat metodou nejbližšího souseda. Na závěr je prezentována úspěšnost testování.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Kříženecká, Tereza ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací polysomnografických záznamů, která je založená na analýze parametrů v časové a frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází. Klasifikace je poté provedena pomocí metody SVM a zhodnocení úspěšnosti klasifikace je provedeno pomocí senzitivity, specificity a procentuální úspěšnosti. Práce byla provedena v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Classifier for semantic patterns of English verbs
Kríž, Vincent ; Holub, Martin (vedoucí práce) ; Bojar, Ondřej (oponent)
Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť, implementovať a empiricky evaluovať klasifikátory pre rozpoznávanie sémantických patternov anglických slovies. Ako trénovacie a testovacie údaje používame konkordancie z pilotnej kolekcie 30 anglických slovies, ktorá bola spracovaná metódou Corpus Pattern Analysis. Modely klasifikátorov tvoríme pomocou algoritmov strojového učenia s učiteľom. Experimentujeme s rozhodovacími stromami, algoritmom k najbližších susedov (kNN), podpornými vektormi (SVM) a Adaboostom. V práci sa, okrem iného, zameriavame na návrh vhodnej množiny rysov pre strojové učenie (feature selection). Experimentujeme s množinami morfo-syntaktických i sémantických rysov. Naše výsledky ukazujú, že morfo-syntaktické rysy sú najdôležitejšie pre sémantickú desambiguáciu, hoci pre niektoré slovesá hrajú sémantické rysy dôležitú úlohu.
|
|
|
Automatická klasifikace spánkových fází z polysomnografických dat
Vávrová, Eva ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou polysomnografických záznamů, která je založená na výpočtu vybraných parametrů v časové, frekvenční a časově-frekvenční oblasti. Parametry jsou počítány z 30s úseků EEG, EMG a EOG signálů snímaných v průběhu různých spánkových fází. Pomocí statistické analýzy jsou vybrány parametry, které jsou vhodné pro následnou automatickou klasifikaci spánkových fází, která je zrealizována pomocí umělé neuronové sítě, k-NN klasifikátoru a lineární diskriminační analýzy. V rámci této práce byl vytvořen program s grafickým uživatelským rozhraním v prostředí MATLAB.
|
|
|
A generalization of the noisy-or model to multivalued parent variables
Vomlel, Jiří
In this paper we propose a generalization of the noisy-or model to multivalued parent variables. Albeit the proposed generalization is more restrictive than previous proposals, it has several nice properties. In this paper we suggest a method for learning this model and report results of experiments on the Reuters text classification data.
|
host ::
RSS.