Search the digital library catalog

Abstract: Namen diplomskega dela je bil razviti in narediti robota, ki sam reši rubikovo kocko sestavljeno iz 3×3×3 manjših kock. Le ta je sestavljen iz 6 servo motorčkov, plastičnega ohišja in mikrokrmilnika Raspberry Pi. Robot najprej, preko kamere, zajame sliko in izračuna kombinacijo barv na vseh kvadratih, nato s pomočjo algoritma, imlementiranega v programu, določi zaporedje premikov stranic in le te nato tudi izvede s šestimi servo motorčki. Trenutno vitrualno sliko kocke lahko vidimo v nadzorni plošči, dostopni na izbranem naslovu IP v lokalnem omrežju. Preko nadzorne plošče lahko tudi upravljamo s krmiljenjem algoritma.
Keywords: rubikova kocka, algoritem, raspberry Pi, robot
Published in DKUM: 08.05.2025; Views: 0; Downloads: 12
Full text (3,37 MB)

Abstract: Namen magistrskega dela je zagotoviti bolj natančno oceno temperature spoja MOSFET-tranzistorja v primerjavi z obstoječim pristopom, kar bo omogočilo izboljšanje zmogljivosti motorskega krmilnika. Ta temperatura predstavlja ključno, vendar nedostopno stanje, ki ga ni mogoče neposredno izmeriti. Zato smo razvili predikcijski algoritem, imenovan opazovalnik, ki na podlagi meritev vhodov oziroma faznega toka in temperature na dostopni točki sistema ocenjuje temperaturo spoja MOSFET-tranzistorja. V ta namen smo načrtali termalni model krmilnika, predstavljen kot ekvivalentno električno vezje, in ga nato validirali z uporabo termalnih simulacij v časovni domeni in meritvami.
Keywords: predikcijski algoritem, MOSFET, termalni model, motorni krmilnik, prostor stanj
Published in DKUM: 27.03.2025; Views: 0; Downloads: 12
Full text (4,24 MB)

Abstract: V magistrski nalogi smo obravnavali tehniko, poimenovano rudarjenje asociativnih pravil, katere namen je odkrivanje in podrobno razumevanje skritih vzorcev v podatkih. Odkrite skrite vzorce pa predstavljajo asociativna pravila, ki se pri tem postopku ustvarijo in služijo kot smernice za priporočanje izdelkov ali produktov, optimizacijo zalog in analizo nakupovalnih navad. Predstavili smo tudi, kaj so optimizacijski algoritmi, ki jih rudarjenje asociativnih pravil uporablja, in kako delujejo. Velik poudarek smo podali tudi na personalizacijo, kaj je, kakšne vplive ima na ljudi, prav tako pa smo podali par praktičnih primerov. Nato smo opisali orodja, ki smo jih uporabljali, podrobneje predstavili uARMSolver ter kako ga vzpostaviti in uporabiti. Nato smo opisali našo izdelano rešitev, na koncu pa opravili še analizo ter interpretacijo rezultatov.
Keywords: Algoritem, asociativna pravila, diferencialna evolucija, personalizacija, rudarjenje
Published in DKUM: 03.03.2025; Views: 0; Downloads: 21
Full text (2,36 MB)

Abstract: V magistrskem delu je predstavljena uporaba genetskega algoritma za brezizgubno stiskanje rastrskih slik. Poudarek je na kombiniranju genetskega algoritma z različnimi tehnikami stiskanja podatkov, vključno z aritmetičnim kodiranjem, metodo RLE (angl. Run Length Encoding) in Huffmanovim kodiranjem. Podrobno je opisano teoretično ozadje genetskega algoritma in njegovih osnovnih postopkov, kot so selekcija, križanje in mutacija. Prav tako je predstavljena implementacija genetskega algoritma, kodirnika in dekodirnika. Opravljene so bile analize vhodnih parametrov kodeka, stiskanja splošnih in risanih slik, vpliva napovedi genetskega algoritma na stopnjo stiskanja, vpliva pretvorbe barvnega prostora na stopnjo stiskanja ter analiza časovne zahtevnosti. Rezultati so pokazali, da predlagan kodek doseže stopnjo stiskanja primerljivo z izbranimi formati, njegova učinkovitost stiskanja pa se izboljša z uporabo pretvorbe barvnega prostora.
Keywords: brezizgubno stiskanje slik, risane slike, genetski algoritem, Huffmanovo kodiranje, aritmetično kodiranje, RLE
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 18
Full text (7,00 MB)

Abstract: Doktorska disertacija obravnava področje strojnega prevajanja visoko fleksibilnih jezikov, osredotoča pa se na izzive tako statističnega kot nevronskega strojnega prevajanja, ki jih prinašajo strukturne razlike med visoko fleksibilnimi jeziki in angleščino. Naša raziskava vključuje tudi eksperimentalni del, izveden na jezikovnem paru \mbox{slovenščina--angleščina}, ki zajema prevajanje v obe smeri. V prvem eksperimentu smo načrtovali nov pristop za optimizacijo parametrov v statističnem strojnem prevajanju z uporabo evolucijskih algoritmov. Primerjali smo sisteme statističnega strojnega prevajanja, optimizirane s klasičnimi algoritmi za optimizacijo uteži v statističnem strojnem prevajanju, in sisteme, optimizirane z evolucijskimi algoritmi. V drugem eksperimentu pa smo načrtovali in razvili hibridni pristop, ki vključuje sisteme statističnega in nevronskega strojnega prevajanja. Izvorno poved in dva ciljna prevoda, prevedena z obema sistemoma, smo pretvorili v isti vektorski prostor, iz katerega smo nato pridobili vektorje značilk. V okviru doktorske disertacije smo pred\-lagali nov nabor značilk. Z uporabo klasifikatorjev smo nato izbrali boljšega izmed dveh prevodov, statističnega in nevronskega. Evalvacijo sistemov strojnega prevajanja smo izvedli z uporabo uveljavljenih metrik, kot so BLEU, TER, chrF in COMET. Opravili smo statistično analizo eksperimentalnih rezultatov s ponovnim vzorčenjem, ki je pokazala statistično pomembne razlike v kakovosti ustvarjenih prevodov. Eksperimentalni rezultati potrjujejo, da smo s predlaganimi pristopi izboljšali kakovost strojnih prevodov.
Keywords: evolucijski algoritem, statistično strojno prevajanje, nevronsko strojno prevajanje, hibridni pristop strojnega prevajanja, optimizacija, predstavitev besed, klasifikacija, obratno prevajanje
Published in DKUM: 29.01.2025; Views: 0; Downloads: 48
Full text (1,21 MB)