| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


91 - 100 / 197
First pagePrevious page6789101112131415Next pageLast page
91.
METODA MEJNIH PAROV ZA UČENJE UMETNIH NEVRONSKIH MREŽ
Bojan Ploj, 2013, doctoral dissertation

Abstract: Disertacija opisuje novo metodo strojnega učenja - metodo mejnih parov. Opisana metoda je namenjena učenju večslojnega perceptrona, nevronske mreže s povezavami naprej, ki služi za prepoznavanje oziroma razvrščanje v razrede. Uvodoma je opisana problematika strojnega učenja, nevronska mreža večslojni perceptron (MLP) in njena klasična učna metoda backpropagation s poudarkom na njenih slabostih. V jedru disertacije najprej analiziramo lastnosti naučenega MLP. Pri tem se osredotočimo na učne vzorce v bližini meje in definiramo pojem mejnega para. Sledi analiza lastnosti mejnih parov, ki je podlaga za novo metodo razšumljanja, za novo metodo rojenja, in novo metodo konstruktivnega učenja. To učenje je lahko statično (offline), inkrementalno, dinamično (online) in s postopnim pozabljanjem starih učnih podatkov. Razšumljanje, rojenje in učenje smo testirali s simulacijo na računalniku. V ta namen smo uporabljali uveljavljene nabore učnih podatkov (zaradi primerljivosti rezultatov), realne nabore učnih podatkov (kot dokaz uporabnosti), kot tudi umetne (zaradi prilagajanja učnih podatkov našim potrebam). Primerjalna analiza je pokazala, da ima metoda mejnih parov nekaj dobrih lastnosti. Z njo smo uspešno razšumljali in rojili podatke, iskali značilke ter razvrščali podatke. Rezultati raziskav kažejo, da je obravnavana metoda zanesljiva, natančna, konstruktivna in odporna na šum in prekomerno učenje.
Keywords: umetna inteligenca, strojno učenje, konstruktivna nevronska mreža, algoritem, večslojni perceptron, metoda mejnih parov
Published: 14.08.2013; Views: 1388; Downloads: 196
.pdf Full text (3,61 MB)

92.
UGLAŠEVANJE PARAMETROV PRI STATISTIČNEM STROJNEM PREVAJANJU
Jani Dugonik, 2013, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu se bomo osredotočili na uglaševanje sistema za strojno prevajanje. V okviru tega bomo vzpostavili sistem za strojno prevajanje, ki temelji na statističnih modelih. Omejili se bomo na prevajanje iz slovenščine v angleščino. Rezultate bomo ocenili z metriko BLEU. Pričakujemo, da bo naš pristop primerljiv z ostalimi metodami.
Keywords: strojno prevajanje, statistično strojno prevajanje, jezikovni model, evolucijski algoritem, uteži, uglaševanje, optimizacija
Published: 11.07.2013; Views: 1307; Downloads: 126
.pdf Full text (1,28 MB)

93.
Matematični modeli diskretnih acikličnih odločitvenih procesov
Tadej Kolmanič, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo analizirali problem sprejemanja odločitev, s katerim se srečujemo vsakodnevno. S pomočjo matematičnega modela smo formalno opisali diskreten aciklični odločitveni proces in s tem pripomogli k izboljšanju učinkovitosti pri odločanju in k pravilnejšim izbiram pri le tem. V prvem delu smo opisali odločitvena drevesa, s pomočjo katerih grafično predstavimo sam problem, odločitve ter rešitve problema. Spoznali smo definicijo odločitvenih dreves ter njihov namen. V nadaljevanju smo opisali še, kako jih gradimo ter kaj so njihove prednosti ter slabosti. Nato smo podrobneje opisali dve vrsti odločitvenih dreves: klasifikacijska in regresijska drevesa. Prav tako smo spoznali programsko opremo za odločitvena drevesa, nekoliko podrobneje orodje Weka. V drugem delu smo najprej spoznali sisteme za podporo odločanju na splošno. Nato smo opisali ekspertne sisteme, sisteme za podporo odločanju na osnovi znanja ter samo modeliranje znanja. Na koncu smo podrobneje opisali še proces odločanja in matematično notacijo tega procesa. V zadnjem delu smo opisali matematično strukturo modela diskretnega acikličnega odločitvenega procesa ter algoritem, s katerim pridemo do optimalne rešitve. Dokazali smo izrek, ki pravi, da je skozi celoten postopek opisanega algoritma optimalna rešitev vedno v množici dosegljivih rešitev.
Keywords: odločitvena drevesa, sistemi za podporo odločanju, odločitveni proces, vozlišča, problem iskanja optimalne rešitve, algoritem.
Published: 11.09.2013; Views: 1650; Downloads: 117
.pdf Full text (943,57 KB)

94.
DC-DC PRETVORNIK ZA TERMOELEKTRIČNI SISTEM
Benjamin Ošlaj, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so predstavljeni termoelektrični elementi, njihova zgradba in osnovno fizikalno ozadje delovanja. Opisana je zgradba laboratorijskega sistema za preizkušanje termoelektričnih elementov. Za slednjega so predstavljeni merilni rezultati in karakteristika. Vključen je tudi opis pretvorniškega sistema, natančneje pretvornika navzgor. Glede na izmerjeno karakteristiko sistema je bila zasnovana osnovna regulacija pretvornika. Na podlagi rezultatov je bilo potrjeno delovanje pretvornika in regulacije na takšnem sistemu. Predstavljene so tudi osnovne ugotovitve in zaključki o delovanju sistema za preizkušanje termoelektričnih elementov.
Keywords: termoelektrični element, temperaturna razlika, pretvornik navzgor, odziv, regulacijski algoritem
Published: 17.10.2013; Views: 1103; Downloads: 130
.pdf Full text (2,10 MB)

95.
METODE NEVROEVOLUCIJE
Sašo Mađarić, 2013, master's thesis

Abstract: Pri klasičnem razvoju nevronskih mrež za uporabo na različnih področjih umetne inteligence se pogosto srečujemo s problemom določanja optimalne topologije nevronske mreže, ki ima velik vpliv na njeno kvaliteto. V tem magistrskem delu smo se ukvarjali s problemom avtomatiziranega razvoja topologije nevronske mreže in njenega učenja z nevroevolucijskimi metodami. Področje, ki se ukvarja z razvojem nevronskih mrež s pomočjo evolucijskega algoritma, je nevroevolucija. Preučili in implementirali smo nevroevolucijske metode NEAT, HyperNEAT in ES-HyperNEAT. Uspešnost metod smo preizkusili na eksperimentu z agenti. Agent se nahaja v okolju in poskuša pobrati čim več kosov hrane ter se izogniti sovražnikom oziroma zidovom. Nevroevolucijske metode smo primerjali z metodo Q-učenje, ki za učenje nevronske mreže uporablja klasično metodo vzvratnega prenosa napake. Primerjali smo doseženo oceno in časovno zahtevnost. Rezultati so pokazali, da je najuspešnejša metoda HyperNEAT, sledita pa ji ES-HyperNEAT in NEAT. Metoda Q-učenje se je izkazala za najmanj uspešno, saj je glede na nevroevolucijske metode v podrejenem položaju tako po doseženi kriterijski oceni kot tudi po časovni zahtevnosti.
Keywords: umetna inteligenca, nevroevolucija, evolucijski algoritem, nevronske mreže, razvoj nevronskih mrež, NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT
Published: 11.09.2013; Views: 1257; Downloads: 128
.pdf Full text (5,83 MB)

96.
BITCOIN DIGITALNA VALUTA
Patricija Kidrič, 2013, undergraduate thesis

Abstract: Vsaka valuta ima vzpone in padce, kar je odvisno od razmer na trgu, ki so tisti čas prisotne. Ljudje stremimo k napredku, se razvijamo, učimo in nismo ustvarjeni, da bi stagnirali. Vsak dan prinese veliko novosti in od naših potreb, zanimanja in odprtosti je odvisno kako bomo te novosti (če sploh) sprejeli. Bitcoin digitalna valuta je vsekakor novost in napredek v svetu digitalnega denarja. Morda lahko marsikoga spomni na prizor iz filma Matrica, v katerem Morfej vpraša Neota če hoče vzeti modro tableto in tako oditi nazaj v svet, katerega pozna ali bo vzel rdečo tableto in videl svet tak kot je. Neo se je odločil za rdečo tableto in začel z raziskovanjem o človeštvu, hierarhiji, pravilih ipd. Bitcoin bi lahko povezali ravno s to rdečo tableto. Z obstojem te valute bodo vedno obstajali slabi dogodki,stvari, vendar se iz tega lahko izcimi še veliko dobrega in uporabnega. Bitcoin se lahko izoblikuje v finančno trdnost in moč, potrebuje le še več zaupanja ljudi v ta sistem (Palihipatiya, 2013). Dandanes obstaja že precej digitalnih valut, ki so v uporabi, vendar je Bitcoin ena izmed bolj prepoznavnih. Njegove glavne lastnosti so decentraliziranost, anonimnost, P2P tehnologija, hitrost transakcij in majhni stroški. Ima že vrsto podpornikov (podjetij, trgovin), ki omogočajo plačila z njimi, seznam pa se čedalje veča. Tudi v Sloveniji že imamo dve spletni trgovini, ki prav tako omogočata plačilo s to valuto. Menim, da ima Bitcoin svetlo prihodnost v kolikor se bo uspešno branil pred raznimi zlorabami, pranjem denarja ipd. Vendar moramo vedeti tudi, da žal to valuto izkoriščajo tudi tisti, ki preko nje poslujejo ilegalno, s preprodajo orožja, drog, prostitucijo ipd. Ker je valuta decentralizirana in omogoča anonimno uporabo, organi pregona ne morejo storiti ničesar, da bi to preprečili. Samo predvideva se lahko v kakšnem obsegu se to danes izkorišča.
Keywords: Digitalna valuta, anonimnost, decentralizacija, matematični algoritem, rudarjenje, odprta koda, P2P.
Published: 03.12.2015; Views: 1804; Downloads: 176
.pdf Full text (901,92 KB)

97.
GENERIRANJE IN PRIKAZ DREVES V REALNEM ČASU Z UPORABO VMESNIKA OPENGL
Damjan Hudobreznik, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi se bomo osredotočili na raziskavo oziroma primerjavo glavnih že obstoječih algoritmov za generiranje dreves. Implementirali bomo tudi aplikacijo, s katero bo mogoče v realnem času generirati več različnih tipov dreves. Generirana drevesa bomo nato prikazovali v tridimenzionalnem prostoru s pomočjo vmesnika OpenGL. Generiranje dreves ter njihov prikaz se morata izvajati v realnem času.
Keywords: algoritem generiranja dreves, L-sistemi, OpenGL, računalniška grafika
Published: 14.10.2013; Views: 697; Downloads: 42
.pdf Full text (2,38 MB)

98.
Uporaba evolucijskih algoritmov za preverjanje znanja iz matematike
Boštjan Gornik, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj igre Matematični trening, tj. igra za učenje in utrjevanje osnovnih računskih operacij: seštevanje, odštevanje, množenje in deljenje. Jedro igre predstavlja evolucijski algoritem, ki omogoča dinamično ustvarjanje matematičnih računov na podlagi predhodnega znanja igralca. Pridobivanje znanja poteka s pomočjo analize drevesne podatkovne strukture aritmetičnih operatorjev. Igra ne vključuje starostne omejitve in je namenjena osebam z različnim predznanjem. Razvita je s pomočjo odprtokodne, visokozmogljive programske knjižnice libgdx, ki je napisana v programskem jeziku Java in omogoča medplatformski razvoj. Igra je tako dosegljiva za namizne, mobilne in spletne platforme, v kar šestih različnih jezikih.
Keywords: igra, matematika, aritmetični operatorji, evolucijski algoritem, libgdx
Published: 18.09.2013; Views: 1277; Downloads: 70
.pdf Full text (16,77 MB)

99.
IZBOLJŠAVE ALGORITMA A* ZA ISKANJE OPTIMALNIH POTI
Samo Šlaus, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi predstavimo nekaj najučinkovitejših izpeljank algoritma A* za iskanje optimalnih poti med vozlišči grafa. Med opisane algoritme spadajo originalni algoritem A*, algoritem IDA*, algoritem RBFS, algoritem dvosmernega iskanja, algoritem HPA* ter algoritem SMA*. Algoritme primerjamo s pomočjo implementirane aplikacije na labirintih, ki so ustvarjeni s Primovim algoritmom. Z analizo rezultatov izpostavimo prednosti in slabosti posameznih algoritmov.
Keywords: algoritem A*, algoritem dvosmernega iskanja, IDA*, RBFS, SMA*
Published: 19.09.2013; Views: 760; Downloads: 74
.pdf Full text (4,13 MB)

100.
Uporaba umetne inteligence za reševanje zahtevnih inženirskih problemov
Simon Šikovec, 2013, undergraduate thesis

Abstract: diplomsko delo opisuje različne metode umetne inteligence in njihovo uporabo v inženirstvu. V uvodnem delu je razčlenitev umetne inteligence in splošen opis, ki mu sledi nekaj primerov. S primeri, kot sta na primer optimizacija obdelovalnih parametrov in napovedovanje oziroma obnašanje sistema v prihodnosti, želimo pokazati, da je uporaba umetne inteligence učinkovit pristop za reševanje inženirskih problemov. Na koncu obeh primerov prikažemo, da je uporaba metod umetne inteligence učinkovita, saj je robustna, zmogljiva in za inženirske potrebe dovolj natančna. Danes vse bolj stremimo k čim večji avtomatizaciji in načrtovanju proizvodnih sistemov, ki nam dajejo najboljše rezultate. Uporaba umetne inteligence je velikokrat skoraj nujna, saj do neke mere nadomesti navzočnost človeka v proizvodnih sistemih.
Keywords: Ključne besede: umetna inteligenca, nevronske mreže, genetski algoritmi, skupinska inteligenca, mehka logika, algoritem kolonije mravelj.
Published: 26.11.2013; Views: 1734; Downloads: 270
.pdf Full text (1,81 MB)

Search done in 0.17 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica