|
|
Classification of global environmental systems according to the level of anthropogenic transformation
Hrdina, Aleš ; Romportl, Dušan (vedoucí práce) ; Boltižiar, Martin (oponent) ; Václavík, Tomáš (oponent)
Tématem disertační práce je vytvoření komplexní klasifikace globálních environmentálních systémů založených na geografické syntéze abiotických, biotických i antropogenních faktorů. Zásadní změny přírodního prostředí Země, znatelný úbytek biodiverzity a v mnoha různých ohledech stále rostoucí vliv člověka vyvolávají potřebu vytvořit komplexní klasifikaci, která bude vhodným prostorovým rámcem pro vyhodnocování dopadů těchto změn. V minulosti vznikla celá řada globálních klasifikací, které však většinou pracují jen s různými přírodními gradienty prostředí (zejména klima či reliéf). Většina regionů světa je však natolik zásadně ovlivněna nebo dokonce zcela přeměněna činností člověka, že opomenutí antropogenních faktorů v komplexních klasifikacích prostředí může vést k mylným závěrům. Z tohoto důvodu v nedávné době začaly v zahraničí vznikat nové globální environmentální klasifikace, které se snaží s antropogenními změnami přírodního prostředí pracovat a zahrnout je do komplexního hodnocení. Návrh metodiky a vlastní vytvoření klasifikace globálních environmentálních systémů, která je založena na abiotických gradientech, distribuci biodiverzity a prostorové diferenciaci vlivu člověka, je hlavním cílem předložené práce. Klasifikace vychází z 22 datasetů charakterizujících abiotické, biotické a...
|
|
|
Emotion Recognition from Acted and Spontaneous Speech
Atassi, Hicham ; Přibil, Jiří (oponent) ; Zahradník, Pavel (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Doctoral thesis deals with emotion recognition from speech signals. The thesis is divided into two main parts; the first part describes proposed approaches for emotion recognition using two different multilingual databases of acted emotional speech. The main contributions of this part are detailed analysis of a big set of acoustic features, new classification schemes for vocal emotion recognition such as “emotion coupling” and new method for mapping discrete emotions into two-dimensional space. The second part of this thesis is devoted to emotion recognition using multilingual databases of spontaneous emotional speech, which is based on telephone records obtained from real call centers. The knowledge gained from experiments with emotion recognition from acted speech was exploited to design a new approach for classifying seven emotional states. The core of the proposed approach is a complex classification architecture based on the fusion of different systems. The thesis also examines the influence of speaker’s emotional state on gender recognition performance and proposes system for automatic identification of successful phone calls in call center by means of dialogue features.
|
|
|
Automatická detekce ischemie v EKG
Noremberczyk, Adam ; Potočňák, Tomáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím umělých neuronových sítí (UNS), pro detekci ischemické choroby srdeční (ICHS) ve frekvenční oblasti. První část této práce je zaměřena na teoretické znalosti a popisuje problematiku patologických změn na EKG, převodu EKG do frekvenční oblasti. Popisuje použité statistické metody a metody pro automatickou detekci ICHS a IM. Vysvětluje problematiku perceptronu a UNS. Druhá část práce se zabývá Neural Network Toolboxem MATLAB®. Tato část je zaměřena na výpočet parametrů a výběr vhodných parametrů. Propojování pásem v oblasti. Na konci práce je použita UNS na detekci ischemických parametrů a výsledky jsou diskutovány. Průměrné hodnoty pro nejlepší nastavení vycházeli na 100 % celkové úspěšnosti.
|
|
|
Přehled současných přístupů ke klasifikacím
Brezánský, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá prehľadom súčasných prístupov ku klasifikáciám. Popisuje rôzne prístupy ku klasifikáciám a ich algoritmy, zameriava sa na neuronové siete, bayesové klasifikátory a rozhodovacie stromy. Hlavnou úlohou tejto prace je vykonať experimenty s tromi klasifikačnými algoritmami, konkrétne sú to, algoritmus ID3, RCE neurónová sieť a naivný bayesov klasifikátor. Práca obsahuje experimenty s danými algoritmami a vyhodnocuje získané výsledky.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Mitrenga, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je seznámit se s problematikou konvolučních neuronových sítí a realizovat segmentaci obrazu. Toto téma v sobě zahrnuje obor počítačového vidění, který je používán v systémech s umělou inteligencí. Zvláštní pozornost je věnována procesu segmentace obrazu. Dále se práce věnuje základním principům umělých neuronových sítí, struktuře konvolučních neuronových sítí a zejména pak popisu jednotlivých architektur sémantické segmentace. Vybraná architektura SegNet je použiti v praktické aplikaci spolu s před-učenou sítí. Součástí práce je databáze obrazů CamVid, která je použita pro trénování. Pro testování je vytvořena databáze vlastních snímků. Praktická část je zaměřená na trénování CNN a hledání nevhodnějších parametrů pro učení sítě za pomocí SW Matlab.
|
|
|
Klasifikace cévního řečiště na snímcích sítnice
Tebenkova, Iuliia ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Analýza snímků sítnice má důležitý význam, protože člověk získá kolem 90 % informací z okolí přes oči. Automatizace procesů analýzy zobrazení sítnice přispívá ke zlepšení efektivity lékařských retinálních vyšetření. Tato diplomová práce se zabývá automatickými metodami klasifikace snímků cévního řečiště retiny pořízených digitální fundus kamerou. Je prozkoumána a implementována metoda klasifikace cévního řečiště s použitím klasifikátoru na základě neuronových sítí, které se trénují a pak se testují na úsecích cév retinálního řečiště. Ve stručnosti je v této práci popsán anatomický pohled na sítnici, vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery a metody klasifikace retinálních snímků. Poslední kapitola se zabývá hodnocením úspěšnosti klasifikace cévního řečiště automatickými metodami.
|
|
|
Klasifikace spánkových fázi za použití polysomnografických dat
Králík, Martin ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je klasifikace spánkových fází za použití polysomnografických dat. Součástí práce je rešerše na dané téma a statistická analýza parametrů vypočtených ze skutečných signálů EEG, EOG a EMG, která hodnotí vhodnost jejich použití pro klasifikaci spánkových fází. Praktická část je zaměřena na automatickou klasifikaci spánkových fází za použití umělých neuronových sítí. Všechny výsledky jsou v práci prezentovány a diskutovány.
|
|
|
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.
|
|
|
Multi-label klasifikace textových dokumentů
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací textových dokumentů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy a problémy dolování z textu. Práce vysvětluje pojem shlukování a ukazuje několik základních algoritmů shlukování. Je zde ukázáno i několik metod klasifikace a podrobně je rozebrána vybraná metoda matrix regression. Dále byla navrhnuta a implementována aplikace používající ke klasifikaci matrix regression. Provedené experimenty byly zaměřeny na normalizaci a prahování.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.