Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 12 záznamů.  1 - 10další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Klasifikace DNA sekvence
Heczková, Petra ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá klasifikací DNA sekvencí. V první části jsou shrnuty informace o existujících metodách a jejich vlastnostech. V druhé části je popsána implementace a experimenty. Průměrná sensitivita metody byla 65% a průmerná specificita 92%.
Meta-learning
Hovorka, Martin ; Hrabec, Jakub (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je seznámit se a prostudovat metody meta-learningu, naprogramovat algoritmus a porovnat s dalšími metodami strojového učení.
Vývoj moderních akustických parametrů kvantifikujících hypokinetickou dysartrii
Kowolowski, Alexander ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a testováním nových akustických parametrů pro zpracování dysprozodické řeči u pacientů trpících hypokinetickou dysartrií. V práci je uvedeno a otestováno 41 nových parametrů pro kvantifikaci prozodie, tzn. popisujících melodii, hlasitost, rytmus a tempo řeči. Nové parametry by se daly rozdělit do sedmi skupin. V rámci skupin se parametry liší především použitými statistickými veličinami. První čtyři skupiny jsou založeny na absolutních diferencích a kumulativních součtech základního kmitočtu a krátkodobé energie signálu. Pátá skupina obsahuje parametry založené na násobku základního kmitočtu a krátkodobé energie do jednoho globálního intonačního parametru. Šestá skupina obsahuje globální časové parametry, které jsou poměry konvenčních rytmických a konvenčních tempových parametrů. Poslední skupina pak obsahuje globální parametry pro kvantifikaci celé prozodie, což jsou poměry globálních intonačních a globálních časových parametrů. Všechny parametry byly testovány na české databázi řečníků s Parkinsonovou nemocí PARCZ. Pro jednotlivé parametry byly nejdříve vykresleny grafy hustoty pravděpodobnosti. Následně byla provedena korelační analýza s dostupnými medicínskými škálami, nejprve pro všechny, poté jen v rámci globálních parametrů. Dále byla provedena klasifikační a regresní analýza s novými parametry pomocí klasifikačních a regresních stromů. Tato analýza byla provedena nejdříve pro jednotlivé nové parametry, poté pro všechna data všech parametrů najednou, a nakonec byl proveden sekvenční výběr nejlepší kombinace parametrů pro danou problematiku. I když nevyšel jeden určitý parametr jako jasný favorit celé diplomové práce, bylo pár parametrů, které se mezi nejlépe vycházejícími objevovaly opakovaně, a také se u některých testů objevil trend, že mezi nejlepším a druhým nejlepším parametrem byl větší rozdíl než mezi jinými v pořadí, dalo by se tedy hovořit o parametrech, které byly pro danou analýzu mnohem lepší než ostatní testované. Konkrétní výsledky a diskuze jsou obsaženy v závěru.
Klasifikační metody analýzy vrstvy nervových vláken na sítnici
Zapletal, Petr ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací vrstvy nervových vláken na sínici. Pro klasifikaci jsou použita data získaná šesti různými metodami texturní analýzy. Každá metoda vypočítá ze vstupních obrazů vektor příznaků, který je pro danou skupinu charakteristický. Vlastní třídění je realizováno třemi algoritmy učení s učitelem a jedním algoritmem učení bez učitele. Jako první je otestován algoritmus Ho-Kashyap. Poté Bayessovský klasifikátor NDDF (Normal Density Discriminant Function) a pro třetí klasifikátor je použita metoda nejbližších sousedů (Nearest Neighbors) k-NN. Jako poslední je zde odzkoušen klasifikátor K-means, který pracuje na principu shlukové analýzy. Pro větší kompaktnost jsou použity tři metody výběru testovacích dat pro algoritmy učení s učitelem. Jsou to „Repeated random subsampling cross validation“, „K-fold cross validation“ a „Leave one out cross validation“. Všechny použité třídící algoritmy jsou nakonec porovnány podle výsledné chyby klasifikace.
Sémantická podobnost článků
Veselovský, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá modelováním struktury sémantických vztahů mezi články v anglickém jazyce. Představuje existující metody pro reprezentaci a výpočet podobnosti článků. Základnou metodou je vektorový model, který reprezentuje dokument jako vektor slov. Jednotlivým slovům jsou v rámci modelu určené váhy důležitosti metodou TF-IDF. Dále jsou zde popsány pokročilé metody modelování a to Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Práce se také zabývá články, které jsou sémanticky anotované, přičemž váhy anotačních slov jsou vypočítány na základe metody SGD. Vyhodnocení výsledků probíhá na připraveném testovacím korpusu dokumentů, ke kterému existuje referenční hodnocení podobnosti.
Vyhledávání obrazu na základě podobnosti
Harvánek, Martin ; Mašek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
V práci sú implementované metódy: kruhových sektorov, momentov farieb, vektoru spojitych farieb a Gáborových filtrov, ktoré sú založené na obrazových charakteristikách nízkej úrovne. Tieto metódy boli vyhodnotené po nájdení optimálnych parametrov. Hľadanie optimálnych parametrov metód je realizované pomocou presnosti klasifikácie učiacich sa algoritmov a operátora krížová validácia v programe RapidMiner. Implementované metódy sú hodnotené na základe celkovej priemernej precíznosti nad množinou obrazov s desiatimi kategóriami - starodávne budovy, pláž, autobus, dinosaurus, slon, kvet, jedlo, kôň, hora, domorodci. Implementovanou modifikáciou (farebný priestor HSB + štatistická funkcia median) metódy kruhových sektorov je dosiahnutá o 8 % vyššia presnosť klasifikácie ako pôvodna metóda uvedená v literatúre. Kombináciou metód momentov farieb, kruhových sektorov a Gáborových filtrov s pridelenými váhovými koeficientami, bol dosiahnutý najlepší výsledok celkovej priemernej precíznosti na úrovni 70,48 % zo všetkých implementovaných metód.
Vývoj moderních akustických parametrů kvantifikujících hypokinetickou dysartrii
Kowolowski, Alexander ; Zvončák, Vojtěch (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a testováním nových akustických parametrů pro zpracování dysprozodické řeči u pacientů trpících hypokinetickou dysartrií. V práci je uvedeno a otestováno 41 nových parametrů pro kvantifikaci prozodie, tzn. popisujících melodii, hlasitost, rytmus a tempo řeči. Nové parametry by se daly rozdělit do sedmi skupin. V rámci skupin se parametry liší především použitými statistickými veličinami. První čtyři skupiny jsou založeny na absolutních diferencích a kumulativních součtech základního kmitočtu a krátkodobé energie signálu. Pátá skupina obsahuje parametry založené na násobku základního kmitočtu a krátkodobé energie do jednoho globálního intonačního parametru. Šestá skupina obsahuje globální časové parametry, které jsou poměry konvenčních rytmických a konvenčních tempových parametrů. Poslední skupina pak obsahuje globální parametry pro kvantifikaci celé prozodie, což jsou poměry globálních intonačních a globálních časových parametrů. Všechny parametry byly testovány na české databázi řečníků s Parkinsonovou nemocí PARCZ. Pro jednotlivé parametry byly nejdříve vykresleny grafy hustoty pravděpodobnosti. Následně byla provedena korelační analýza s dostupnými medicínskými škálami, nejprve pro všechny, poté jen v rámci globálních parametrů. Dále byla provedena klasifikační a regresní analýza s novými parametry pomocí klasifikačních a regresních stromů. Tato analýza byla provedena nejdříve pro jednotlivé nové parametry, poté pro všechna data všech parametrů najednou, a nakonec byl proveden sekvenční výběr nejlepší kombinace parametrů pro danou problematiku. I když nevyšel jeden určitý parametr jako jasný favorit celé diplomové práce, bylo pár parametrů, které se mezi nejlépe vycházejícími objevovaly opakovaně, a také se u některých testů objevil trend, že mezi nejlepším a druhým nejlepším parametrem byl větší rozdíl než mezi jinými v pořadí, dalo by se tedy hovořit o parametrech, které byly pro danou analýzu mnohem lepší než ostatní testované. Konkrétní výsledky a diskuze jsou obsaženy v závěru.
Klasifikace DNA sekvence
Heczková, Petra ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá klasifikací DNA sekvencí. V první části jsou shrnuty informace o existujících metodách a jejich vlastnostech. V druhé části je popsána implementace a experimenty. Průměrná sensitivita metody byla 65% a průmerná specificita 92%.
Sémantická podobnost článků
Veselovský, Martin ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá modelováním struktury sémantických vztahů mezi články v anglickém jazyce. Představuje existující metody pro reprezentaci a výpočet podobnosti článků. Základnou metodou je vektorový model, který reprezentuje dokument jako vektor slov. Jednotlivým slovům jsou v rámci modelu určené váhy důležitosti metodou TF-IDF. Dále jsou zde popsány pokročilé metody modelování a to Latentní sémantická analýza (LSA) a Latentní Dirichletova alokace (LDA). Práce se také zabývá články, které jsou sémanticky anotované, přičemž váhy anotačních slov jsou vypočítány na základe metody SGD. Vyhodnocení výsledků probíhá na připraveném testovacím korpusu dokumentů, ke kterému existuje referenční hodnocení podobnosti.
Vyhledávání obrazu na základě podobnosti
Harvánek, Martin ; Mašek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
V práci sú implementované metódy: kruhových sektorov, momentov farieb, vektoru spojitych farieb a Gáborových filtrov, ktoré sú založené na obrazových charakteristikách nízkej úrovne. Tieto metódy boli vyhodnotené po nájdení optimálnych parametrov. Hľadanie optimálnych parametrov metód je realizované pomocou presnosti klasifikácie učiacich sa algoritmov a operátora krížová validácia v programe RapidMiner. Implementované metódy sú hodnotené na základe celkovej priemernej precíznosti nad množinou obrazov s desiatimi kategóriami - starodávne budovy, pláž, autobus, dinosaurus, slon, kvet, jedlo, kôň, hora, domorodci. Implementovanou modifikáciou (farebný priestor HSB + štatistická funkcia median) metódy kruhových sektorov je dosiahnutá o 8 % vyššia presnosť klasifikácie ako pôvodna metóda uvedená v literatúre. Kombináciou metód momentov farieb, kruhových sektorov a Gáborových filtrov s pridelenými váhovými koeficientami, bol dosiahnutý najlepší výsledok celkovej priemernej precíznosti na úrovni 70,48 % zo všetkých implementovaných metód.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 12 záznamů.   1 - 10další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.