| | 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


121 - 130 / 217
First pagePrevious page9101112131415161718Next pageLast page
121.
STRATEGIJE ISKANJA V SEZNAMIH BESED KOT PRIPOMOČEK PRI REŠEVANJU KRIŽANK
Rok Ivartnik, 2015, undergraduate thesis

Abstract: Križanke predstavljajo dober vir zabave, nas spodbujajo k razmišljanju in bogatijo naše znanje. Nemalokrat se zgodi, da pri reševanju križanke naletimo na vprašanje, na katerega ne znamo odgovoriti, ali pa imamo že nekaj črk, a ne najdemo prave rešitve. Klasični slovarji v primerih, ko ne iščemo besed po začetnih črkah, niso v pomoč. V diplomski nalogi smo v programskem jeziku Java razvili pripomoček, s katerim si bodo ljubitelji križank pri težavnih besedah lahko pomagali. Programski pripomoček za izbrani niz besed, v katerem so znane le določene črke, poišče vse besede v seznamu, ki ustrezajo danemu nizu.
Keywords: križanke, leksikon, Java, sortirni algoritmi, iskalni algoritmi
Published in DKUM: 27.05.2015; Views: 2695; Downloads: 206
.pdf Full text (1,55 MB)

122.
AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO
Gregor Donaj, 2015, doctoral dissertation

Abstract: V nalogi smo se posvetili jezikovnemu modeliranju za avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem besed. Pri takšnem razpoznavanju je še vedno velika težava pravilnost razpoznavanja izgovorjenih besed. Ta je še posebej izrazita pri morfološko kompleksnejših jezikih, kot je slovenščina. Za delovanje sistema razpoznavanja tekočega govora potrebujemo jezikovne modele. Da lahko zgradimo primeren jezikovni model, potrebujemo ustrezno velike učne množice podatkov, ki morajo pri morfološko kompleksnejših jezikih biti še večje. Sodobni razpoznavalniki govora za slovenščino delajo več napak kot razpoznavalniki za druge jezike. Pogost problem so napačno razpoznane končnice besed. To kaže, da je smiselno razmišljati o vključevanju oblikoskladenjskih informacij v jezikovno modeliranje, če hočemo zmanjšati število napak. V doktorski nalogi predstavljamo zasnovo sistema, ki ob običajnih n-gramskih besednih jezikovnih modelih uporablja tudi modele, ki vključujejo informacije o besedni vrsti in slovničnih kategorijah prepoznanih besed. Imenujemo jih morfološki modeli. Razvili smo algoritem, ki na osnovi rezultatov perpleksnosti na razvojni množici določa najprimernejšo strukturo takšnih modelov glede na besedne vrste konteksta besede, ki jo ocenjujemo. Pravimo, da imajo modeli kontekstno odvisno strukturo. Implementirali smo jih kot faktorizirane jezikovne modele. V teh modelih se soočamo z veliko množico različnih možnih kontekstov besede in za vsak kontekst gradimo strukturo modelov ločeno. Pri tem lahko uporabimo le majhen del učne množice. Zato prihaja tudi tukaj do pomanjkanja učnih podatkov, kljub temu da imamo manjše zahteve po velikosti učne množice. Zato smo razvili pristope združevanja različnih kontekstov. Zaradi velikega števila možnih kontekstov in veliko različnih možnosti struktur modelov smo razvili tudi pristope za omejeno iskanje možnih struktur modelov na podlagi postopne gradnje njihovih struktur in sprotnega ocenjevanja. Sistem razpoznavanja je zasnovan v obliki dvoprehodnega algoritma, kjer v drugem prehodu uporabljamo v okviru doktorske disertacije razvite modele. Razvili smo tudi postopek za hitro optimizacijo uteži modelov in postopek dinamičnega uteževanja glede na kontekst besede. Uspešnost razpoznavanja z razvitimi modeli in brez njih smo testirali na slovenski govorni bazi Broadcast News.
Keywords: avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem, jezikovno modeliranje, faktorizirani jezikovni modeli, perpleksnost, oblikoskladenjske oznake, dvoprehodni iskalni algoritmi
Published in DKUM: 18.05.2015; Views: 2286; Downloads: 189
.pdf Full text (3,68 MB)

123.
Uporaba algoritmov po vzorih iz narave pri napovedovanju cene delnic in optimizaciji portfelja
Nejc Cvörnjek, 2015, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo uporabili algoritme po vzorih iz narave za finančna modeliranja. Najprej smo uporabili umetne nevronske mreže za napovedovanje cene delnice, nato pa še genetske algoritme za optimizacijo portfelja delnic, ki smo jih primerjali s kvadratnim programiranjem. V raziskavi se je izkazalo, da lahko s umetnimi nevronskimi mrežami bolje ocenimo variančno-kovariančno matriko, kot če bi uporabili zgodovinske podatke. Pri reševanju problema optimizacije portfelja delnic se je izkazalo, da lahko z genetski algoritmi dobimo rezultate primerljive s kvadratnim programiranjem, saj rezultati med tehnikama, predvsem pri manjšem porteflju, v glavnem niso statistično značilni.
Keywords: finančni trg, teorija upravljanja portfelja, umetne nevronske mreže, genetski algoritmi, Markowitzev model, optimizacija, večkriterijska optimizacija
Published in DKUM: 30.03.2015; Views: 2419; Downloads: 282
.pdf Full text (4,12 MB)

124.
Modeliranje in optimizacija CNC obdelav s skupinsko inteligenco
Marko Hrelja, 2015, doctoral dissertation

Abstract: Izboljševanje obstoječe proizvodnje in obdelovalnih sistemov zahteva nenehno posodabljanje in integracijo najnovejših tehnologij v proizvodne sisteme. Proizvodnih spremenljivk je čedalje več, s tem pa se povečuje množica podatkov, ki jo moramo obdelati, tu pa velikokrat klasične analitične metode optimizacije odpovedo. Zaradi tega smo prisiljeni bolje izkoristiti razpoložljive proizvodne vire, zato pa moramo poseči po naprednejših pristopih reševanja problemov. Za reševanje zahtevnih problemov čedalje pogosteje uporabljajo različna področja umetne inteligence, še zlasti strojnega učenja. Pregled do sedaj opravljenih raziskav je pokazal, da so obstoječi razviti sistemi precej ozko usmerjeni. V disertaciji predlagamo popolnoma nov pristop k modeliranju CNC-obdelav s pomočjo novega gravitacijskega iskalnega algoritma (GSA), ki spada med metode skupinske inteligence. Razviti inteligentni sistem deluje na osnovi osnovnih Newtonovih fizikalnih zakonov oziroma na osnovi interakcij med masnimi telesi v prostoru. Za primerjavo in potrditev ustreznosti rezultatov doktorske disertacije smo uporabili tudi metodo modeliranja z rojem delcev (PSO). Primerjava je pokazala, da je GSA algoritem primeren za modeliranje obdelav z odrezovanjem, saj so odstopanja od eksperimentalnih podatkov v sprejemljivih mejah. Dobljeni modeli so dobro opisali postopek odrezovanja materiala s struženjem, ki smo ga uporabili kot postopek odrezovanja. Posebej velja omeniti, da je GSA algoritem v najslabšem primeru vsaj dvakrat hitrejši od enakovrednega PSO algoritma. Dobljen model CNC-obdelave smo nato uporabili za večkriterijsko optimiranje obdelovalnih parametrov: optimalne hrapavosti obdelane površine, rezalnih sil in časovne obstojnosti orodja. Vsaka izmed omenjenih odvisnih spremenljivk prispeva k optimalnemu delovanju CNC-obdelovalnega stroja, kar znižuje stroške proizvodnje. Večkriterijsko optimiranje smo izvedli s pomočjo NSGA-II algoritma. Za optimiranje smo morali določiti tudi omejitve. Te smo določili s pomočjo teoretičnih izračunov in jih preverili s pomočjo eksperimentalnih podatkov. Zaradi obsega dela smo se omejili na struženje, hkrati pa so v delu predstavljene osnove prilagoditev za uporabo metod na ostalih obdelovalnih strojih, saj je predlagan pristop univerzalen.
Keywords: inteligentni obdelovalni sistem, CNC-obdelovalni stroj, odrezovanje, struženje, skupinska inteligenca, optimizacija z rojem delcev, gravitacijski iskalni algoritem, genetski algoritmi, večkriterijska optimizacija, NSGA-II algoritem
Published in DKUM: 04.02.2015; Views: 3328; Downloads: 408
.pdf Full text (3,55 MB)

125.
IMPLEMENTACIJA SISTEMA ZA SHRANJEVANJE Z UPORABO OGRODJA APACHE LUCENE
Vid Visočnik, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo se nanaša na področje informacijskega shranjevanja podatkov v alternativnih, dokumentnih oblikah, ki prinašajo sveženj novosti na področjih obdelave, iskanja in procesiranja le-teh. V samem delu predstavljamo infrastrukturo, ki jo tak sistem potrebuje za učinkovito delovanje, razvoj na podlagi teh infrastruktur in metodologije ter pristope, ki jih je potrebno upoštevati za njihov poln izkoristek. Na podlagi tega smo razvili svoj avtonomni informacijski sistem, ki zajema podatke iz drugih partnerskih sistemov, in jih pretvori v ustrezno obliko za dokumentno orientirano shranjevanje. Osredotočili smo se tudi na pregled implementacije iskanja in predstavili nove učinkovite algoritme, ki omogočajo, da je ta proces hitrejši, enostavnejši in učinkovitejši. Dobljeni rezultati nakazujejo na vedno večjo uporabo takšnih sistemov, ki predstavljajo alternativo trenutnim rešitvam na tržišču in nakazujejo smernice razvoja sistemov, namenjenih shranjevanju podatkov.
Keywords: dokumentno orientirani sistemi, iskalni algoritmi, organizacija podatkov
Published in DKUM: 18.12.2014; Views: 1565; Downloads: 161
.pdf Full text (1,65 MB)

126.
OPTIMIZACIJA PARAMETROV SIMULIRANEGA SOCIALNO-EKONOMSKEGA SISTEMA Z GENETSKIM ALGORITMOM
Aljaž Borko, 2014, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen genetski algoritem in njegova implementacija za optimiziranje parametrov v simuliranem socialno-ekonomskem sistemu, v katerem nastopajo entitete, kot so agenti, drevesa, hrana itd. Vsak tip entitete ima svoje lastnosti in omejitve. Delovanje sistema je predpisano z implicitnimi pravili, ki določajo medsebojne vplive entitet. Parametri, ki jih optimiziramo, vplivajo na obnašanje agentov, ki so glavni skrbniki sistema. S tem želimo vzpostaviti stabilen sistem, ki bi preživel čim dlje. V diplomskem delu pokažemo, da lahko ta cilj dosežemo s pomočjo genetskega algoritma, ki poišče optimalne vrednosti omenjenih parametrov.
Keywords: Genetski algoritem, evolucijski algoritmi, simulacija, optimizacija parametrov
Published in DKUM: 19.11.2014; Views: 1673; Downloads: 101
.pdf Full text (1,66 MB)

127.
Integrirani pretvornik za napajanje pogona in baterij električnega vozila v režimu napajanja pogona
Primož Fišer, 2014, master's thesis

Abstract: Sodobni čas si človek težko predstavlja brez osebne mobilnosti in avtomobilov. Primarni energetski vir za pogon vozil še vedno ostajajo fosilna goriva, čeprav se v zadnjem času vse bolj vpeljujejo alternativna pogonska sredstva. Alternativo konvencionalnim vozilom z motorjem z notranjim izgorevanjem predstavljajo električna vozila, ki zaradi izboljšav v tehnologiji pogonskih sklopov in hranilnikov energije, postajajo vse bolj konkurenčna in splošno razširjena. Kljub dejstvu, da so električna vozila že komercialno dostopna na trgu, potekajo raziskave v smeri boljšega izkoristka in splošne optimizacije. V delu je predstavljen eden izmed podproblemov optimizacije, to je združitev dveh tradicionalno ločenih samostojnih sklopov, in sicer pretvornika za pogon motorja, ter pretvornika za napajanje baterij v integrirani pretvornik. Na ta način je mogoče prihraniti nekaj elementov, ter tako znižati ceno in težo vozila. To je mogoče zaradi dejstva, da vožnja in polnjenje baterij nikoli ne potekata hkrati. Integrirani pretvornik lahko deluje v dveh režimih delovanja. V prvem režimu je uporabljen za napajanje baterij, v drugem za napajanje pogonskega asinhronskega motorja. V tem magistrskem delu je podrobno opisan režim s katerim napajamo pogonski motor. Uporabljeno je vektorsko vodenje motorja z uporabo teorije orientacije polja (FOC). Predstavljene so nezvezne modulacijske tehnike vektorske modulacije (DPWM), ki omogočajo zmanjšanje stikalnih izgub. Prikazano je tudi delovanje v območju nadmodulacije, s katero se lahko razširi napetostno območje pretvornika. Algoritem vodenja motorja je implementiran na digitalnem signalnem krmilniku, pri čemer je uporabljen pristop programiranja z avtomatskim generiranjem kode.
Keywords: integrirani pretvornik, asinhronski motor, vektorsko vodenje, modulacijski algoritmi, zmanjševanje stikalnih izgub, nadmodulacija, električna vozila, digitalni signalni krmilnik, avtomatsko generiranje kode
Published in DKUM: 03.11.2014; Views: 2020; Downloads: 230
.pdf Full text (4,86 MB)

128.
ANALIZA KALJENIH MATERIALOV S POMOČJO FRAKTALNE GEOMETRIJE
Matej Babič, 2014, doctoral dissertation

Abstract: V disertaciji proučujemo inteligentne sisteme in iskanje znanja, račcunalniške paradigme, ki so uporabni in koristni pri toplotni obdelavi materiala. Za razpoznavanje kompleksnosti različcno toplotno obdelanih vzorcev smo uporabili metodo fraktalne geometrije. Oblikovali smo inteligentni sistem s pomočjo katerega bomo napovedali topografske lastnosti materiala po toplotni obdelavi. Razvili smo nov algoritem 3D grafov vidljivosti. S pomočjo topološke lastnosti povezanost 3D grafov vidljivosti smo zgradili inteligentni sistem, s katerim bomo napovedali topografske lastnosti vzorcev po toplotni obdelavi. Fraktalno geometrijo lahko uporabimo za analiziranje kompleksnih struktur, ki se pojavljajo pri toplotni obdelavi materialov. Tako lahko s pomočcjo fraktalne geometrije pokažzemo prednosti laserske tehnike toplotne obdelave pred induktivnim in klasičcnim v kalilni peči. Fraktalna geometrija je nov pristop, ki temelji na karakterizaciji nepravilnih mikrostruktur in sluˇzi kot ocenjevalno orodje za določcitev strukturnih lastnosti in jo bomo uporabili pri analizi različno toplotno obdelanih materialih. Sama definicija pravi, da fraktalna geometrija temelji na ideji invariantnosti povečcave, kar pomeni, da je opazovana slika enaka ne glede na to, pod kakšno povečavo jo gledamo. Potrebno je poudariti, da fraktalna dimenzija v celoti ne karakterizira geometrije, ampak je le pokazatelj nepravilnosti objekta. Fraktalno geometrijo smo uporabili za določcitev topografskih lastnosti kaljenih materialov. Uvedli smo novo metodo za račcunanje fraktalne dimenzije 3D objektom. Z razvojem laserske tehnike na področcju toplotne obdelave materialov se je povečcala potreba po razvoju nove metode, s katero bi ugotovili (določili) večjo odpornost na obrabo, manjše trenje in večjo toplotno obstojnost materiala. Tako bomo z gradnjo inteligentnih sistemov povečali produktivnost na področju toplotne obdelave materialov. S pomočjo inteligentnega sistema bomo pokazali, katera tehnika in tehnologija toplotne obdelave je boljša. V disertaciji bomo predstavili štiri nove sestavljene hibridne metode strojnega učenja. Ti novi sestavljeni hibridni sistemi so: · sestavljeni hibrid genetski algoritmi - multipla regresija - nevronska mreža - multipla regresija. Poimenovali smo ga hibrid zanka. · sestavljeni hibrid genetski algoritmi - nevronska mreža - multipla regresija - nevronska mreža. Poimenovali smo ga optimalni hibrid zanka. · sestavljeni hibrid genetski algoritmi - nevronska mreža - multipla regresija - nevronska mreža - multipla regresija. Poimenovali smo ga ciklični hibrid. · sestavljeni hibrid genetski algoritmi - multipla regresija - nevronska mreža - multipla regresija - nevronska mreža. Poimenovali smo ga optimalni ciklični hibrid. Pri sestavljenih hibridih smo dosegli malce slabše rezultate od pričakovanih, zaradi pomanjkljivosti posameznih osnovnih metod. Metoda multipla regresija je najslabˇsa metoda in vpliva negativno na sestavljen hibrid. Novi omenjeni sestavljeni hibridi pa dajo boljše rezultate kot že znani sestavljeni hibridni sistemi. Želeli smo še izboljšati rezultate novih hibridov, zato smo zgradili kombinirane (sestavljene) nove hibridne sisteme, ki smo jih poimenovali hiper hibridi. Na koncu disertacije so podani še komentarji in ideja o dveh novih hibridih, ki smo jih poimenovali spiralni hibrid in optimalni spiralni hibrid. Ti metodi sta uporabni pri večjem številu osnovnih metod inteligentnih sistemov. Predlagamo še šest kombiniranih metod novih predstavljenih hibridov v hiper hibride.
Keywords: inteligentni sistemi, algoritmi, hibridni sistemi, strojno učenje, fraktalna geometrija, teorija grafov, topografija materiala po toplotni obdelavi
Published in DKUM: 24.09.2014; Views: 2300; Downloads: 203
.pdf Full text (17,97 MB)

129.
OCENJEVANJE FRAKTALNOSTI PROSTORSKOVPETIH KOMPLEKSNIH MREŽ
David Jesenko, 2014, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu opišemo dve zelo zanimivi področji računalništva, kompleksne mreže in fraktale. S kompleksnimi mrežami lahko na preprost in enostaven način predstavimo sestavljene in težko opisljive strukture. Vozlišča v našem primeru predstavljajo objekte v prostoru, povezave med njimi pa interakcije. Zato govorimo o prostorskovpetih mrežah. Drugi del magistrskega dela predstavljajo fraktali, ki s svojo lastnostjo samopodobnosti vzbujajo veliko pozornosti v svetu računalništva. Dejanske fraktale je težko opisati in prepoznati, eden od načinov pa je s pomočjo fraktalne dimenzije. S fraktalno dimenzijo lahko opišemo kakršnekoli fraktale, dimenzija pa je značilno manjša od prostora, v katerega so vpeti. V tem magistrskem delu predstavimo postopek ocenjevanja fraktalnosti mrež. Razvita metoda temelji na štetju zasedenih škatelj. Z rezultati pokažemo njeno učinkovitost pri razpoznavi fraktalnih struktur, skritih v prostorskovpetih mrežah.
Keywords: kompleksni sistemi, kompleksne mreže, fraktali, fraktalna dimenzija, ocenjevanje fraktalnosti, algoritmi
Published in DKUM: 22.08.2014; Views: 2114; Downloads: 208
.pdf Full text (7,62 MB)

130.
APROKSIMACIJSKI ALGORITEM GRADNJE SREDNJE OSI ENOSTAVNIH MNOGOKOTNIKOV, TEMELJEČ NA OMEJENI DELAUNAYEVI TRIANGULACIJI
Gregor Smogavec, 2014, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji uvedemo nov postopek gradnje aproksimativne srednje osi, ki je učinkovitejši od obstoječih metod. Naprej opredelimo problem, področja upo-rabe in podamo hipotezi. V nadaljevanju na kratko razložimo Voronoijev diagram in opozorimo na povezavo med njim in Delaunayjevo triangulacijo, ki jo razširimo še z opisom omejene Delaunayjeve triangulacije. Zatem se osredotočimo na algoritme gradnje srednje osi, ki jih delimo na eksaktne in aproksimacijske. Sledijo definicije in pregled dosedanjih rešitev. V jedru doktorske disertacije opišemo nov algoritem za konstrukcijo aproksimacije srednje osi mnogokotnika. V tem poglavju opišemo naš algoritem za triangulacijo enostavnega mnogokotnika, uporabljeno hevristiko in korak generiranja srednje osi iz središč dobljenih trikotnikov. Sledi analiza algoritma, kjer izpeljemo prostorsko in časovno zahtevnost, in primerjava našega algoritma z obstoje-čimi metodami. Razvijemo tudi novo metriko za oceno kakovosti aproksimacije. Dok-torsko disertacijo zaključimo s pregledom opravljenega dela in opozorimo na izvirne znanstvene prispevke.
Keywords: računalniška geometrija, algoritmi, skeleton, srednja os, omejena Delaunayjeva trian-gulacija, Steinerjeve točke
Published in DKUM: 19.08.2014; Views: 1713; Downloads: 178
.pdf Full text (5,02 MB)

Search done in 0.29 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica