| | 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


61 - 70 / 203
First pagePrevious page3456789101112Next pageLast page
61.
Uporaba nevronske mreže za krmiljenje simuliranega avtonomnega vozila
Aljaž Borko, 2017, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo preučili nevronske mreže in njihovo uporabo za učenje vožnje simuliranih avtonomnih vozil. Pripravili smo 3D-okolje s cesto, po kateri so se vozila učila voziti. Vsako vozilo ima svojo nevronsko mrežo, ki določa hitrost in smer vozila. Preučili in primerjali smo različne pristope učenja – evolucijski pristop in nadzorovano učenje z metodo vzvratnega prenosa napake. Cilj magistrskega dela je bil ustvariti simulirano avtonomno vozilo, ki je sposobno pravilne vožnje po desni strani ceste in se zna izmikati oviram med vožnjo.
Keywords: nevronska mreža, evolucijski algoritmi, 3D-simulacija, avtonomna vozila
Published in DKUM: 26.10.2017; Views: 1144; Downloads: 149
.pdf Full text (5,28 MB)

62.
Algoritmi stiskanja sekvenc DNK
Matej Dobnik, 2017, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo na kratko opisali lastnosti in značilnosti zaporedij deoksiribonukleinske kisline (v nadaljevanju DNK) ter algoritmov stiskanja podatkov. Implementirali smo algoritem LZW in Huffmanov algoritem, ki sta prilagojena stiskanju zaporedij DNK, ter izboljšan algoritem DNABIT Compress, ki se ga enostavno razširja z novimi možnostmi. Vse algoritme smo med seboj primerjali glede na učinkovitost stiskanja.
Keywords: algoritmi, stiskanje podatkov, zaporedje DNK
Published in DKUM: 26.10.2017; Views: 1232; Downloads: 116
.pdf Full text (2,39 MB)

63.
Algoritem za izračun napovedi trenutne moči sončne elektrarne s pomočjo nevronskih omrežij
Mihael Skornšek, Gorazd Štumberger, published scientific conference contribution

Abstract: Delo obravnava spremljanje in primerjavo obratovalnih lastnosti sončnih elektrarn. Vsa odstopanja v delovanju lahko spremljamo z dodatnimi meritvami na elektrarni, kot sta sončno obsevanje in temperatura celice. Na podlagi polletnih meritev parametrov delovanja je s pomočjo umetnega nevronskega omrežja v programskem paketu Matlab pripravljen algoritem za izračun napovedane moči sončne elektrarne v danem trenutku, s katerim lahko ovrednotimo pravilno delovanje le-te. Omenjeni algoritem predstavlja nadgradnjo sistema za spremljanje obratovanja sončne elektrarne. Večja razlika med izmerjenimi in z algoritmom določenimi trenutnimi izhodnimi močmi sončne elektrarne kaže na neustrezno delovanje posameznih elementov sončne elektrarne in potrebo po podrobnejšem preverjanju.
Keywords: algoritmi, napovedovanje, trenutna moč, sončne elektrarne, nevronsko omrežje
Published in DKUM: 10.10.2017; Views: 1281; Downloads: 105
.pdf Full text (704,58 KB)

64.
Zaznavanje trkov na daljnovodih z optičnim interferometrom
Jan Mikolič, 2017, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi skušamo ugotoviti, v kolikšni meri je možno zaznavati in klasificirati trke na jeklenicah daljnovodov z optičnim interferometrom. Na začetku predstavimo osnovne pojme interferometrije in opišemo uporabljen optični interferometer. V jedru diplomske naloge natančneje opišemo eksperimentalni protokol in obdelavo signalov. Nadaljujemo z implementacijo algoritmov za segmentacijo in klasifikacijo zajetih signalov ter predstavimo dobljene rezultate. Segmentacijo izvedemo v domeni števila prehodov signala skozi ničlo, za klasifikacijo pa uporabimo večplastno nevronsko mrežo z algoritmom vzvratnega učenja. Rezultati študije nakazujejo, da sta implementirani segmentacija in klasifikacija uspešni v 77 % izvedenih trkov različnih predmetov.
Keywords: interferometrija, obdelava signalov, klasifikacija, detekcija trkov, računalniški algoritmi
Published in DKUM: 09.10.2017; Views: 3566; Downloads: 209
.pdf Full text (14,72 MB)

65.
Primerjava metod terminskega planiranja proizvodnje
Samo Lorenčič, 2017, undergraduate thesis

Abstract: Terminiranje v proizvodnji je postopek časovnega planiranja del in virov, s ciljem optimizacije procesa proizvodnje. Namen terminiranja je zmanjšanje časa izdelave, s čimer se poveča učinkovitost proizvodnje ob zmanjšanju celotnih stroškov. Na izbiro je veliko metod terminskega planiranja, ki se med seboj lahko zelo razlikujejo, zato je vselej prisotna dilema pri izbiri najprimernejše metode za dan proces. Namen diplomske naloge je najprej predstaviti proces terminiranja na splošno, k čemur je vključen tudi ekonomski vidik. Nato pa se naloga posveča opisu pogosto uporabljenih tradicionalnih metod (poudarek na prednostnih pravilih), ter njihovi alternativi - genetskim algoritmom. Razlike med metodama so, s pomočjo primerov, opisane v zaključnem komentarju. Z implementacijo ustreznega genetskega algoritma, se lahko v določenih kompleksnih primerih skrajša terminski plan, kar pripelje do korenitega zmanjšanja proizvodnih stroškov.
Keywords: Terminsko planiranje proizvodnje, operativni management proizvodnje, upravljanje proizvodnje, prednostna pravila, genetski algoritmi
Published in DKUM: 04.10.2017; Views: 1533; Downloads: 176
.pdf Full text (1,09 MB)

66.
Optimizacija ravninskih paličnih konstrukcij z uporabo genetskih algoritmov
Rok Tumpej, 2017, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj programa, ki omogoča preračun statično obremenjenih ravninskih paličnih konstrukcij in konstrukcij sestavljenih iz linijskih nosilcev. Predstavljena je metoda končnih elementov in uporaba le te v računalniškem programiranju. Pravilnost delovanja razvitega programa je potrjena z analitičnimi izračuni in s primerjavo s programskim orodjem Abaqus. Delo zajema tudi optimizacijo oblike paličnih konstrukcij z uporabo genetskih algoritmov in optimizacije z rojem delcev. Rezultati optimizacije so prikazani na različnih primerih.
Keywords: metoda končnih elementov, palične konstrukcije, linijski nosilci, optimizacija oblike, genetski algoritmi, optimizacija z rojem delcev, programiranje, Python
Published in DKUM: 28.09.2017; Views: 3395; Downloads: 216
.pdf Full text (3,66 MB)

67.
Algoritmi računske inteligence za razvoj umetnega športnega trenerja
Iztok Fister, 2017, doctoral dissertation

Abstract: Algoritmi računske inteligence so metode, ki delujejo po vzorih iz narave in poskušajo reševati težke probleme s posnemanjem principov naravnih sistemov. Med te metode v grobem štejemo: nevronske mreže, evolucijske algoritme, algoritme inteligence rojev, umetne imunske sisteme, sisteme na osnovi mehke logike in verjetnostne metode. Skozi zgodovino so se ti algoritmi uspešno uporabljali za reševanje problemov na skoraj vseh področjih človekovega udejstvovanja, vendar do nedavnega njihove prisotnosti ni bilo zaznati na področju športa. Doktorska disertacija tako odpira novo raziskovalno področje, kjer algoritme računske inteligence uporabimo za razvoj umetnega športnega trenerja. Umetni športni trener je sistem, ki omogoča vključevanje algoritmov računske inteligence za podporo različnih faz šport\-nega treninga. V prvem delu doktorske disertacije naredimo pregled obstoječih algoritmov računske inteligence, se dotaknemo osnov športnega treninga in orišemo koncept umetnega športnega trenerja. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije predstavljamo praktična primera uporabe umetnega šport\-nega trenerja. Prvi primer prikazuje načrtovanje športnih treningov za različne časovne cikle, medtem ko drugi vključuje uporabo algoritma rojne inteligence za odkrivanje navad športnikov. Pridobljeni rezultati dokazujejo učinkovitost umetnega trenerja ter vzpodbujajo njegov nadaljnji razvoj.
Keywords: algoritmi računske inteligence, inteligenca rojev, načrtovanje športnih treningov, podatkovno rudarjenje, umetni športni trener
Published in DKUM: 11.09.2017; Views: 2423; Downloads: 447
.pdf Full text (19,75 MB)

68.
Delaunayeva triangulacija s prebirnim krogom
Gal Meznarič, 2017, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi predstavimo problem Delaunayeve triangulacije na ravninski množici točk in njene pomembnejše lastnosti. Naredimo splošen pregled obstoječih metod izgradnje Delaunayeve triangulacije, več pozornosti pa namenimo metodi Delaunayeve triangulacije s prebirno premico, ki služi kot osnova algoritmu s prebirnim krogom. Glavni del diplomske naloge obsega podrobnejšo predstavitev vseh faz algoritma Delaunayeve triangulacije s prebirnim krogom, implementacijo tega algoritma in primerjavo hitrosti izvajanja z Žalikovim algoritmom s prebirno premico. Ugotovimo, da se poenostavljena verzija algoritma s prebirnim krogom obnese bolje od izvirne, a ne prehiti Žalikovega algoritma s prebirno premico.
Keywords: Delaunayeva triangulacija, algoritmi, računalniška geometrija
Published in DKUM: 12.07.2017; Views: 1867; Downloads: 209
.pdf Full text (2,75 MB)

69.
Uporaba genetskih algoritmov pri napovedovanju pretovora v Luki Koper, d.d.
Karmen Balantič, 2017, master's thesis/paper

Abstract: Za učinkovito planiranje in sprejemanje pravih odločitev morajo danes podjetja znati predvideti stanje v prihodnosti, zato so metode za napovedovanje nepogrešljive, hkrati pa hitro se spreminjajoče politično in gospodarsko okolje vpliva na to, da osnovne metode za napovedovanje niso več dovolj. Zato smo v magistrskem delu poskušali preučiti genetske algoritme in njihovo uporabnost pri napovedovanju pretovora v Luki Koper, d. d. Izdelali smo dva avtoregresijska integrirana modela drsečih sredin s pojasnjevalnimi spremenljivkami (modela ARIMAX) za napovedovanje pretovora kontejnerjev in napovedovanje razsutega tovora. Pojasnjevalne spremenljivke so nam predstavljali različni makroekonomski kazalniki (bruto domači proizvod, uvoz/izvoz, stopnja brezposelnosti ter pariteta kupnih moči), ki vplivajo na pretovor v Luki Koper. Uporabnost genetskih algoritmov smo v modelu preizkusili dvakrat, prvič za izbiro primernih makroekonomskih kazalnikov kot vhodov ARIMAX modela, kjer smo genetske algoritme združili z regresijo delnih najmanjših kavdratov, ter drugič za izbiro najprimernejšega ARIMAX modela. Dobljena modela sta ustrezala vsem pogojem za stabilnost in ustreznost modela ter dokaj dobro zajela dinamiko časovnih vrst, zaradi česar lahko primernost uporabne genetskih algoritmom pri napovedovanju pretovora potrdimo.
Keywords: genetski algoritmi, model ARIMAX, regresija delnih najmanjših kvadratov, napovedovanje pretovora, makroekonomski kazalniki
Published in DKUM: 05.06.2017; Views: 1410; Downloads: 189
.pdf Full text (4,22 MB)

70.
Konstrukcija vgnezdenih izbočenih lupin
Luka Markuš, 2017, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu preučimo različne algoritme za konstrukcijo izbočenih lupin. Najprej opravimo pregled algoritmov za konstrukcijo izbočenih lupin, nato pa se osredotočimo na algoritme za konstrukcijo vgnezdenih izbočenih lupin. V praktičnem delu smo za primerjavo implementirali tri različne algoritme, med njimi tudi optimalni algoritem za iskanje vgnezdenih izbočenih lupin.
Keywords: izbočene lupine, računalniška geometrija, algoritmi
Published in DKUM: 26.05.2017; Views: 1218; Downloads: 103
.pdf Full text (3,05 MB)

Search done in 0.19 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica