| | 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 / 50
First pagePrevious page12345Next pageLast page
1.
Varnost in zanesljivost v okoljski tehniki
Jure Marn, Matjaž Fras, Jurij Iljaž, 2021, other educational material

Abstract: Delo predstavlja prvi pogled v varnostno kulturo, zlasti varnost in zanesljivost v okoljski tehniki in širše. Predstavljeni so osnovni koncepti kot so varnost, zanesljivost, tveganje, odpovedi, napake in osnovni mehanizmi za njihovo analizo kot so drevesa odpoved in drevesa dogodkov.
Keywords: varnost, zanesljivost, okoljska tehnika, procesna tehnika, drevesa odpovedi
Published: 11.06.2021; Views: 89; Downloads: 14
URL Link to file

2.
Problem Steinerjevih dreves
Jan Rober, 2020, undergraduate thesis

Abstract: Zaključno delo raziskuje Steinerjeva drevesa in njihovo vlogo pri reševanju problemov. Na začetku je podana definicija Steinerjevega drevesa in njihova uporaba. V nadaljevanju je predstavljen eden izmed algoritmov za iskanje Steinerjevih dreves v grafih in rezultati meritev delovanja algoritma nad različnimi grafi. V zadnjem delu je raziskan vpliv Steinerjevih vozlišč na graf.
Keywords: Steinerjeva drevesa, Teorija grafov, Minimalna vpeta drevesa
Published: 03.11.2020; Views: 71; Downloads: 7
.pdf Full text (833,89 KB)

3.
Primerjava programskih jezikov Python in R za namene strojnega učenja
Peter Zupan, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi primerjamo programska jezika R in Python za namene strojnega učenja. Najprej razložimo, kaj je strojno učenje, nato opišemo algoritme, ki smo jih uporabili pri praktičnih primerih, ter predstavimo programska jezika R in Python. V nadaljevanju diplomskega dela na treh različnih primerih prikažemo delovanje obeh programskih jezikov. Nalogo zaključimo s primerjavo programskih jezikov na podlagi pridobljenih rezultatov in ugotovitev iz praktičnega dela.
Keywords: strojno učenje, R, Python, linearna regresija, odločitvena drevesa, nevronske mreže
Published: 02.11.2020; Views: 149; Downloads: 43
.pdf Full text (1,16 MB)

4.
Uporaba umetne nevronske mreže za klasifikacijo obrabljenosti orodja pri rezkanju
Žan Pudič, 2020, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo zajema reševanje problema klasifikacije obrabljenosti orodja pri rezkanju s pomočjo umetne inteligence. Namen dela je bil spoznati delovanje umetnih nevronskih mrež in postaviti arhitekturo ter optimizirati njeno delovanje. Za objektivno oceno sposobnosti napovedovanja postavljene nevronske mreže smo dobljene rezultate primerjali z rezultati, ki so bili dobljeni z metodo odločitvenih dreves. Rezultat dela je napovedovalni model z visoko stopnjo prilagojenosti na učnih in testnih podatkih, ki lahko v realnem času klasificira obrabljenost orodja.
Keywords: rezkanje, klasifikacija obrabljenosti orodja, strojno učenje, umetna nevronska mreža, odločitvena drevesa
Published: 08.10.2020; Views: 180; Downloads: 71
.pdf Full text (1,23 MB)

5.
Stiskanje črno- belih slik z algoritmi delitve prostora
Satja Lipuš, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Stiskanje je proces zmanjševanja podatkov v pomnilniškem prostoru. V diplomskem delu predstavimo metodo stiskanja črno-belih slik z uporabo algoritmov, ki delijo prostor. Omejili smo se na sledeče tri metode deljenja prostora: enakomerna mreža, štiriško drevo in Kd drevo. Enakomerna mreža temelji na matematičnem modelu enakomerne kartezične mreže. Medtem, ko štiriško drevo rekurzivno deli prostor v štiri podprostore v obliki štiriškega podatkovnega drevesa, katerega vozlišča prestavljajo nadaljnjo delitev v globino. Kd drevo deli prostor v binarno drevo glede na mediano vrednosti, pri čemer vsako nadaljno rekuzijo izmenjuje dimenzijo delitve. Imenovani algoritmi predstavljajo obliko izgubnega stiskanja z različno učinkovitostjo. V diplomskem delu smo primerjali izgubo podatkov pri stiskanju poljubnih slik s predstavljenimi algoritmi in le to kvantitativno ocenili z uporabo metode povrečne kvadratne napake in strukturne podobnosti. Pri rezultatih smo ugotovili, da je pri delitvi prostora optimalna izbira štiriško drevo.
Keywords: stiskanje, razširjanje, črno-bele slike, delitev prostora, podatkovna drevesa.
Published: 14.01.2020; Views: 493; Downloads: 33
.pdf Full text (697,79 KB)

6.
Harmonično barvanje dreves
Luka Žnidarič, 2018, master's thesis

Abstract: Harmonično barvanje grafa je dobro barvanje njegovih vozlišč, tako da se poljuben par različnih barv pojavi na največ enem paru sosednjih vozlišč. Harmonično kromatično število grafa G je najmanjše število barv, ki jih potrebujemo za harmonično barvanje grafa G. Znano je, da je določitev harmoničnega kromatičnega števila grafa NP-težek problem. V magistrskem delu bo pokazano, da problem ostane NP-težek tudi v primeru dreves. Nadalje bodo obravnavane različne družine dreves, za katere je problem lažje rešljiv. Določene bodo natančne vrednosti harmoničnega kromatičnega števila teh dreves, v nekaterih primerih pa bo opisan tudi polinomski algoritem, ki podano drevo harmonično pobarva z želenim številom barv.
Keywords: drevesa, barvanje grafov, harmonično barvanje
Published: 03.10.2018; Views: 418; Downloads: 44
.pdf Full text (822,40 KB)

7.
DOLOČANJE ODMERKA FITOFARMACEVTSKEGA SREDSTVA Z UPORABO MEHKEGA ODLOČITVENEGA MODELA
Peter Berk, 2018, doctoral dissertation

Abstract: Pri procesu nanašanja fitofarmacevtskega sredstva, pomešanega z vodo (škropilna brozga) v predpisani koncentraciji, s klasičnimi pršilniki za kemično varstvo krošenj dreves v sadovnjaku se uporabljajo standardni modeli za izražanje odmerkov fitofarmacevtskega sredstva in se pri tem ne upoštevajo karakteristične lastnosti krošenj dreves v sadovnjaku. Rezultat takšnih modelov je nekontrolirano krmiljenje količine škropilne brozge skozi posamezne šobe na krošnjo drevesa. V doktorski disertaciji predstavljamo avtonomni sistem, ki omogoča nadzorovano krmiljenje količin brozge skozi šobe na različnih segmentih krošnje drevesa. Avtonomni sistem temelji na mehkem odločitvenem modelu, v katerega smo, zaradi preciznejšega krmiljenja količin brozge, vključili informacijo o ocenjeni vrednosti listne površine. Ocenjeno vrednost listne površine na segmentih krošnje drevesa smo ovrednotili na osnovi ročnih meritev, laserskega merilnega sistema in programskega algoritma, s katerim smo omogočili tridimenzionalno rekonstrukcijo krošnje drevesa. V eksperimentu v sadovnjaku smo za ovrednotenje listne površine zajeli različne starosti in sorte jablan ('zlati delišes', 'jonagold' in 'gala'). Z uporabo regresijske metode smo ocenili zvezo med dvema odvisnima spremenljivkama (digitalno število zadetkov odbitih laserskih žarkov in digitalna prostornina krošnje drevesa) in eno neodvisno spremenljivko (listna površina, ročno izmerjena). Glede na razmerje med številom oblakov točk in listne površine smo ugotovili, da znaša maksimalna vrednost korelacijskega koeficienta 0,878. Sestavni del mehkega odločitvenega modela je predstavljal mehki logični algoritem za krmiljenje tripoložajnih elektromagnetnih ventilov v pulznoširinskem načinu, ki smo jih namestili na prototip aksialnega pršilnika. Rezultati so pokazali, da lahko z mehkim odločitvenim modelom omogočimo krmiljenje količin škropilne brozge v točno določenem območju glede na ocenjeno vrednost listne površine, zato bo ta model v bližnji prihodnosti predstavljal močno orodje pri zmanjševanju porabe fitofarmacevtskih sredstev za varstvo rastlin.
Keywords: fitofarmacevtsko sredstvo, merjenje, krmiljenje, algoritem, krošnja drevesa
Published: 26.07.2018; Views: 973; Downloads: 85
.pdf Full text (12,84 MB)

8.
Delo policije in ekskluzija dokazov
Tjaša Simović, 2018, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je predstavljen institut ekskluzije dokazov. Ta institut omogoča, da se zoper obdolženca ne uporabi dokazov pridobljenih s kršenjem ustave s strani države. Država na tak način poskuša zagotoviti enakost obeh strank, saj s svojim celotnim represivnim aparatom predstavlja veliko močnejšo stranko, kot je obdolženec, ki nima pravne podlage in za sabo celotne ekipe. Torej predstavlja ključni element za zagotavljanje človekovih pravic in temeljnih svoboščin posameznika v kazenskem postopku. Izvira iz ZDA in sicer iz 18. stoletja, od takrat dalje pa je deležen konstantnega spreminjanja ravno zaradi mešanja različnih tipov kazenskega postopka, ki so vplivali na drugačna stališča družbe in posledično drugačnega dojemanja tega instituta. Z uveljavitvijo doktrine sadežev zastrupljenega drevesa se je ekskluzija dokazov razširila tudi dokaze, ki so bili sicer pridobljeni zakonito vendar na podlagi nezakonitih dokazov. Omenjenemu institutu nasprotuje načelo iskanja materialne resnice, ki izvira iz inkvizicijskega kazenskega postopka. To načelo pa v nasprotju z ekskluzijo, postavlja v ospredje iskanje resnice o kaznivem dejanju, z namenom, da se kršitelja kaznuje. Institut ekskluzije dokazov vključno z doktrino zastrupljenega drevesa je uveljavljen tudi v slovenskem pravnem redu in sicer v 83. členu ter 18. členu Zakona o kazenskem postopku. Zanj je značilen radikalen način izločitve dokazov in za razliko od ZDA ne dopušča nikakršnega tehtanja med tem, ali je izločitev smiselna in ali bo izločitev imela vpliv na preventivno delo policije.
Keywords: kazenski postopek, dokazi, ekskluzija dokazov, doktrina sadežev zastrupljenega drevesa, policija, policijsko delo, diplomske naloge
Published: 20.03.2018; Views: 707; Downloads: 166
.pdf Full text (805,60 KB)

9.
Dokazni postopek, primerjalnopravna ureditev kazenskega postopka Združenih držav Amerike in Republike Slovenije
Maja Šeruga, 2017, master's thesis

Abstract: Dokazni postopek kot ena izmed faz kazenskega postopka je njegov pomemben del, saj so predstavljeni dokazi oziroma dokazna sredstva podlaga za kasnejšo odločitev v konkretni kazenski zadevi. Gre za psihološki proces, ki se giblje med določenimi stopnjami verjetnosti ter katerega namen je dognanje resnice. Resnico o obstoju pomembnega dejstva pa lahko pridobimo iz dokaznih sredstev. Namen dokaznega postopka je ugotovitev pravno pomembnih dejstev za zakonito sodbo. V kontinentalnih pravnih redih velja sodnik kot aktivni in pasivni subjekt postopka, kjer priskrbuje dokaze po uradni dolžnosti, medtem ko v anglo-ameriških sistemih te pristojnosti zbiranja dokazov ne poznajo. Preko zagovora in zaslišanja obdolženca, prič, izvedencev in listin pridemo do ugotovitve obstoja dejstev, ki kasneje služijo kot podlaga za odločitev sodišča. Vendar vsak dokaz tudi ni zakonito pridobljen, moramo se zavedati dejstva, da če sodišče želi priti do zakonite odločbe, jo mora pridobiti na podlagi zakonito pridobljenih dokazov. Torej nezakoniti dokazi ne smejo biti podlaga za odločanje o kazenski odgovornosti obdolženca. Ti nezakoniti dokazi so predmet ekskluzije ali izločitve dokaza iz kazenskega postopka, saj sodišče ne sme uporabiti zoper obdolženca neustavno ali nezakonito pridobljenih dokazov. Vendar vsako pravilo pozna določene izjeme, ki jih je razvila predvsem ameriška sodna praksa in jih kontinentalni pravni sistemi ne poznajo. Kadar pa do ekskluzije dokazov ne pride pravočasno, obstaja določena nevarnost psihološke okužbe sodišča z nezakonitimi dokazi in nevarnost odločanja o zadevi na podlagi teh nedovoljenih dokazov. Zato bo v nalogi predstavljen slovenski sistem, kot predstavnik kontinentalne skupine sistemov, in ameriški sistem, na podlagi teh dveh bodo podane razlike med enim in drugim. Čeprav v obeh sistemih prihaja do sodbe, še ne pomeni, da je sam potek postopka, kako je prišlo do te odločitve, enak v obeh sistemih.
Keywords: dokazni postopek, ekskluzija dokazov, nezakoniti dokazi, psihološka okužba, doktrina sadežev zastrupljenega drevesa, sodnik, Združene države Amerike, porota, argumentacija sodbe.
Published: 29.05.2017; Views: 899; Downloads: 132
.pdf Full text (1,34 MB)

10.
Možnost uporabe metod strojnega učenja pri napovedovanju razvoja krovne barve jabolk (malus domestica borkh.)
Blaž Germšek, 2017, doctoral dissertation

Abstract: Napovedovanje razvoja parametrov kakovosti je v kmetijski proizvodnji ob zahtevah sodobnega potrošnika postalo zelo pomembno. Tipičen parameter, ki ga potrošnik neposredno povezuje s kakovostjo, je barva kožice plodov. V raziskavi smo se osredotočili na možnosti napovedovanja razvoja in intenziviranja krovne barve jabolk, katere intenzivnost smo določili z barvnim parametrom a*. Za metodo strojnega učenja smo uporabili nadzorovano učenje, modele pa generirali s šestimi različnimi odločitvenimi drevesi (Decision Stump, J48, LMT, Random Forest, Random Tree in Rep Tree). Namen raziskave je bil zgraditi modele, ki bodo na podlagi vremenske napovedi omogočali sprejemljivo natančnost (< 60-% natančnost) napovedi razvoja krovne barve oz. barvnega parametra a* za tri obravnavane sorte jabolk (‘Gala Brookfield’, ‘Fuji Kiku 8’ in ‘Braeburn Mariri red’). Pri sorti ‘Gala Brookfield’ smo najbolj natančne modele generirali z uporabo odločitvenega drevesa J48 (89,13-% natančnost). Pri sorti ‘Fuji Kiku 8’ smo najbolj natančen model dobili z uporabo odločitvenega drevesa LMT (91,73-% natančnost), s tem modelom (LMT) smo dobili najbolj natančen model napovedi barvnega parametra a* tudi za sorto ‘Braeburn Mariri red’ (96,65-% natančnost). Model LMT je izmed vseh generiranih modelov (36) in obravnavanih sort (3) dal najbolj natančno napoved barvnega parametra a*, kar pripisujemo predvsem najbolj natančnim podatkom, ki smo jih s statistično obdelavo dobili pri sorti ‘Braeburn Mariri red’. Ugotovili smo, da je uporabnost napovedovalnih modelov odvisna predvsem od natančnosti vremenske napovedi. Pri 7-dnevni uradni vremenski napovedi, ki je bila uporabljena pri naših ekspertnih modelih, se natančnost modelov v povprečju zniža za 10,73 %. Znižanje natančnosti napovedovalnih modelov pripisujemo zelo variabilni vremenski napovedi, s katero smo v času raziskave razpolagali.
Keywords: strojno učenje, napovedovanje, kakovostni parametri, jabolka, odločitvena drevesa
Published: 21.02.2017; Views: 1837; Downloads: 162
.pdf Full text (3,56 MB)

Search done in 0.28 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica