|
|
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.
|
|
|
Statistická analýza rozsáhlých dat z průmyslu
Zamazal, Petr ; Popela, Pavel (oponent) ; Šomplák, Radovan (vedoucí práce)
Práce se zabývá zpracováním reálných dat svozu odpadu. Jsou v ní popsány vybrané poznatky o statistických testech, identifikaci odlehlých hodnot, korelační analýze a lineární regresi. Tyto teoretické znalosti jsou použity za pomocí programovacího jazyka Python k zpracování dat do podoby vhodné k tvorbě lineárního regresního modelu. Výsledné modely pro dobu svozu v obci popisují mezi 70 \% až 85 \% variability. Na základě informací získaných při zpracování dat jsou stanovena doporučení pro svozovou společnost.
|
|
|
Zavedení a aplikace obecného regresního modelu
Hrabec, Pavel ; Štarha, Pavel (oponent) ; Bednář, Josef (vedoucí práce)
V práci byl podrobně popsán obecný lineární regresní model, včetně testových statistik pro jednotlivé koeficienty, podmodely, predikce a především testy odlehlých hodnot a pozorování výrazně deformujících model. Byl popsán způsob jak do regresního modelu zahrnout kategoriální proměnné. Tento model byl aplikován na popis saturace fotografických snímků chleba, kde vstupní proměnné byly typ mouky, typ přídavku a koncentrace mouky. Po identifikaci nevhodných pozorování jsme vytvořili matematický model, který má vysoký koeficient determinace a odborníkům z potravinářského průmyslu bude v kombinaci s matematickým modelem barvy a struktury, které nejsou předmětem této práce, sloužit k předběžné identifikaci možného složení chleba.
|
|
|
Analýza chemických vazeb ve slitinách pomocí dolování dat
Nechutová, Vendula ; Šeda, Miloš (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá aplikací metod Data miningu pro analýzu dvou mřížek Ni3Si, jedna se stabilní hranicí zrn a druhá s nestabilní hranicí zrn. Zkoumají se zde křivky DOS a COHP pomocí vybraných metod pro porovnávání křivek. Okolí jednotlivých atomů se vyšetřuje pomocí Voroného diagramu. Tyto informace se pak využijí k odhalení rozdílů ve vazbách mezi stabilní a nestabilní mřížkou.
|
|
|
Statistická analýza rozsáhlých dat z průmyslu
Zamazal, Petr ; Popela, Pavel (oponent) ; Šomplák, Radovan (vedoucí práce)
Práce se zabývá zpracováním reálných dat svozu odpadu. Jsou v ní popsány vybrané poznatky o statistických testech, identifikaci odlehlých hodnot, korelační analýze a lineární regresi. Tyto teoretické znalosti jsou použity za pomocí programovacího jazyka Python k zpracování dat do podoby vhodné k tvorbě lineárního regresního modelu. Výsledné modely pro dobu svozu v obci popisují mezi 70 \% až 85 \% variability. Na základě informací získaných při zpracování dat jsou stanovena doporučení pro svozovou společnost.
|
|
|
Analýza chemických vazeb ve slitinách pomocí dolování dat
Nechutová, Vendula ; Šeda, Miloš (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá aplikací metod Data miningu pro analýzu dvou mřížek Ni3Si, jedna se stabilní hranicí zrn a druhá s nestabilní hranicí zrn. Zkoumají se zde křivky DOS a COHP pomocí vybraných metod pro porovnávání křivek. Okolí jednotlivých atomů se vyšetřuje pomocí Voroného diagramu. Tyto informace se pak využijí k odhalení rozdílů ve vazbách mezi stabilní a nestabilní mřížkou.
|
|
|
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.
|
|
|
Zavedení a aplikace obecného regresního modelu
Hrabec, Pavel ; Štarha, Pavel (oponent) ; Bednář, Josef (vedoucí práce)
V práci byl podrobně popsán obecný lineární regresní model, včetně testových statistik pro jednotlivé koeficienty, podmodely, predikce a především testy odlehlých hodnot a pozorování výrazně deformujících model. Byl popsán způsob jak do regresního modelu zahrnout kategoriální proměnné. Tento model byl aplikován na popis saturace fotografických snímků chleba, kde vstupní proměnné byly typ mouky, typ přídavku a koncentrace mouky. Po identifikaci nevhodných pozorování jsme vytvořili matematický model, který má vysoký koeficient determinace a odborníkům z potravinářského průmyslu bude v kombinaci s matematickým modelem barvy a struktury, které nejsou předmětem této práce, sloužit k předběžné identifikaci možného složení chleba.
|
host ::
RSS.