| | 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


1 - 10 / 250
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
Implementacija sistema za reševanje rubikove kocke s pomočjo robota
Nejc Firbas, 2025, undergraduate thesis

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
.pdf Full text (3,37 MB)

2.
Primerjava algoritmov Apriori in GSP nad podatki Covid-19 z osredotočenjem na časovno dimenzijo
Vita Kulčar, 2025, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo se osredotoča na uporabo metod podatkovnega rudarjenja, specifično, na odkrivanje asociativnih pravil. V uvodu so predstavljeni osnovni pojmi in tehnike rudarjenja, vključno z merami zanimivosti, ki se uporabljajo za analizo povezanosti med različnimi elementi v podatkih. Delo podrobno opisuje algoritem Apriori in algoritem posplošenih zaporednih vzorcev, njune prednosti in slabosti ter implementacijo za generiranje pogostih vzorcev in oblikovanje pravil. Osredotoča se tudi na analizo podatkov z upoštevanjem časovne dimenzije in preučevanje rezultatov rudarjenja, vključno z vizualizacijo in interpretacijo ugotovitev.
Keywords: algoritem Apriori, algoritem GSP, asociativna pravila, rudarjenje velepodatkov
Published in DKUM: 08.05.2025; Views: 0; Downloads: 3
.pdf Full text (2,46 MB)

3.
Opazovalnik temperature spoja močnostnega modula : magistrsko delo
Radoslav Pantić, 2025, master's thesis

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
.pdf Full text (4,24 MB)

4.
Razvoj 3D resne igre za prepoznavanje kroničnih bolezni z algoritmom iskanja najkrajše poti
Filip Senekovič, 2025, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo opisuje razvoj 3D resne igre za prepoznavanje kroničnih bolezni. V igri ima igralec vlogo pacienta in raziskuje stanovanje ter prepoznava vzroke in simptome kroničnih bolezni. V diplomskem delu se osredotočamo na oblikovanje igralca in scene, interakcijo igralca s sceno ter navigacijo z uporabo algoritma iskanja najkrajše poti. Cilj je ponuditi interaktivno učenje o kroničnih boleznih in poudariti pomen pravočasnega prepoznavanja simptomov ter sprememb življenjskih navad. Rezultati testiranja kažejo, da je izdelana igra dostopna širšemu občinstvu, saj dobro deluje tudi na manj zmogljivih računalnikih. Poleg tega je algoritem iskanja najkrajše poti zmožen igralca v realnem času učinkovito voditi skozi sceno.
Keywords: kronične bolezni, resna igra, Unity, algoritem iskanja najkrajše poti
Published in DKUM: 04.03.2025; Views: 0; Downloads: 46
.pdf Full text (5,71 MB)

5.
Rudarjenje asociativnih pravil v poslovnih aplikacijah
Aljaž Lipar, 2025, master's thesis

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
.pdf Full text (2,36 MB)

6.
Gradnja uravnoteženih evolucijskih klasifikacijskih dreves : magistrsko delo
Tadej Lahovnik, 2024, master's thesis

Abstract: Uspešnost odločitvenih dreves temelji na predpostavki, da učni podatki za vsak razred vključujejo enako količino informacij. Pri nesorazmerni porazdelitvi razredov so klasifikatorji pristransko usmerjeni k večinskim razredom. Zaradi majhnega števila vzorcev manjšinskih razredov klasifikatorji niso zmožni ustreznega usvajanja znanja, kar vodi do slabšega posploševanja in prekomernega prileganja. V okviru zaključnega dela smo razvili več algoritmov za gradnjo uravnoteženih evolucijskih dreves, ki se osredotočajo na reševanje izzivov, povezanih z nesorazmerno porazdelitvijo razredov. Rezultati eksperimenta kažejo, da uravnoteženost evolucijskih dreves ne prispeva k izboljšanju klasifikacije v primerjavi s tradicionalnimi metodami.
Keywords: evolucijski algoritem, odločitvena drevesa, klasifikacija, neuravnoteženi podatki
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 48
.pdf Full text (2,85 MB)

7.
Brezizgubno stiskanje rastrskih slik z uporabo genetskega algoritma : magistrsko delo
Tomaž Klobučar, 2025, master's thesis

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
.pdf Full text (7,00 MB)

8.
Brezizgubno stiskanje avdio posnetkov z nevronskimi mrežami : magistrsko delo
Luka Železnik, 2025, master's thesis

Abstract: Magistrska naloga se začne s kratkim pregledom relevantnih arhitektur nevronskih mrež in obstoječih brezizgubnih metod stiskanja avdia. Nato je predstavljena nova metoda za brezizgubno stiskanje avdia, ki temelji na napovedovanju naslednjega avdio vzorca s pomočjo konvolucijske nevronske mreže. Mreža se za vsak vhodni avdio posnetek uči posebej. Sledijo optimizacija hiperparametrov in nastavitev algoritma ter primerjava predlagane metode z obstoječimi algoritmi.
Keywords: stiskanje, algoritem, entropija, Golomb-Riceovo kodiranje, strojno učenje
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 31
.pdf Full text (2,74 MB)
This document has many files! More...

9.
Uporaba evolucijskih algoritmov v statističnem in hibridnem strojnem prevajanju : doctoral dissertation
Jani Dugonik, 2025, doctoral dissertation

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
.pdf Full text (1,21 MB)

10.
Analiza algoritmov stiskanja na primeru tekstovnih datotek v različnih jezikih
Klemen Arzenšek, 2024, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava različne algoritme stiskanja tekstovnih datotek in analizira, ali jezik, v katerem je zapisana vhodna datoteka, vpliva na uspešnost stiskanja z izbranimi algoritmi. Preučeni in predstavljeni bodo izbrani algoritmi stiskanja, ugotovljene prednosti uporabe izbranih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek, določene entropije analiziranih jezikov na ravni znakov, izvedeni praktični testi izbranih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek s testnimi vzorci različnih jezikov, analizirano in ugotovljeno, ali jezik v izbranih testnih vzorcih vpliva na uspešnost posameznih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek. Delo bo iskalo povezave med entropijo jezika in uspešnostjo stiskanja. Na koncu bo na primeru Huffmanovega algoritma, ki kodira posamezne znake, preverjeno, ali kodiranje daljših nizov izboljša učinkovitost kodiranja.
Keywords: naravni jezik, entropija jezika, algoritmi stiskanja, algoritem LZW, tekstovne datoteke
Published in DKUM: 23.12.2024; Views: 0; Downloads: 20
.pdf Full text (2,04 MB)

Search done in 0.24 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica