| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 82
Na začetekNa prejšnjo stran123456789Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3.
RAZPOZNAVANJE ZNAKOV S HOPFIELDOVO MREŽO
Marko Višić, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo obdelali delovanje Hopfieldove nevronske mreže pri razpoznavanju znakov, ki so predstavljeni kot dvodimenzionalni binarni vzorci. V začetku smo predstavili osnove nevronskih mrež, nato pa smo opisali še zgradbo in delovanje Hopfieldove nevronske mreže. Predstavili smo problematiko lažnih stanj ter opisali metodo razlikovanja med lažnimi atraktorji in naučenimi stanji mreže. Podrobneje smo opisali programsko rešitev Hopfieldovega algoritma, ki smo jo razvili, nato pa smo predstavili rezultate poskusov, ki smo jih opravili s pomočjo implementacije.
Ključne besede: umetna inteligenca, Hopfieldova nevronska mreža, lažna stanja, Hebbovo učenje
Objavljeno: 23.06.2009; Ogledov: 1628; Prenosov: 159
.pdf Celotno besedilo (670,72 KB)

4.
IMPLEMENTACIJA ALGORITMA VZVRATNEGA RAZŠIRJANJA NAPAKE NA GRAFIČNEM PROCESORJU
Alen Bratanović, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili implementacijo algoritma vzvratnega razširjanja napake na GPU. V uvodu predstavimo nevronske mreže, njihovo uporabo, lastnosti in zmogljivosti. Posebej predstavimo idejo algoritma vzvratnega razširjanja napake in opišemo njegove korake izvajanja ter postopek pretvorbe iz serijske v paralelno obliko. Sledi opis nVidia grafične kartice in njene arhitekture. Nato opišemo programski model CUDA, programski vmesnik in principe programiranja v CUDA okolju. Sledi predstavitev programske implementacije algoritma vzvratnega razširjanja napake v CUDA. Na koncu naredimo test in prikažemo dosežene rezultate.
Ključne besede: nevron, nevronska mreža, algoritem vzvratnega razširjanja napake, paralelno računanje, grafični procesor, CUDA
Objavljeno: 10.12.2009; Ogledov: 2360; Prenosov: 199
.pdf Celotno besedilo (620,93 KB)

5.
NAPOVEDOVANJE VREDNOSTI Z ALGORITMOM K NAJBLIŽJIH SOSEDOV
Andrej Meh, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili uporabo algoritma k najbližjih sosedov za napovedovanje vrednosti predmetov glede na njihove lastnosti. Implementirali smo testni program in preučili delovanje algoritma na podatkih iz resničnega sveta. S pomočjo testnega programa smo ocenili učinkovitost algoritma. Predlagali smo še nekaj možnih izboljšav za naš program.
Ključne besede: napovedovanje vrednosti, kolektivna inteligenca, algoritem kNN, spletne dražbe
Objavljeno: 25.09.2009; Ogledov: 1428; Prenosov: 184
.pdf Celotno besedilo (704,05 KB)

6.
UPORABA NEVRONSKIH MREŽ PRI NAPOVEDOVANJU MEHANSKIH LASTNOSTI JEKLA
Janja Plešivčnik, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili povezavo med dvema različnima področjema, in sicer umetnimi nevronskimi mrežami in jeklarsko industrijo. Povezavo je predstavljalo izbrano programsko orodje, NeuroIntelligence, zasnovano za delo z nevronskimi mrežami. S programom smo želeli dokazati uporabnost le-tega pri napovedovanju natezne trdnosti jekla na osnovi zbranih podatkov že izdelanih jekel. Poleg tega smo lahko praktično prikazali vpliv sestave jekla na njegovo natezno trdnost. Potrebne podatke za obdelavo, bilo jih je blizu štiri tisoč, smo pridobili v podjetju Metal Ravne d.o.o., ki se ukvarja s proizvodnjo jekla.
Ključne besede: proizvodnja jekla, sestava jekla, natezna trdnost, nevronske mreže, algoritem vzvratnega razširjanja
Objavljeno: 28.10.2009; Ogledov: 1724; Prenosov: 245
.pdf Celotno besedilo (937,29 KB)

7.
ADAPTIVNA KLASIFIKACIJA S KOHONENOVO NEVRONSKO MREŽO
Marko Brakus, 2010, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu bomo predstavili Kohonenovo nevronsko mrežo in preučili njeno strukturo, učenje z algoritmom SOM, parametre in uporabo predvsem pri klasifikaciji. Kohonenova nevronska mreža je ena od najpopularnejših zaradi svojih širokih lastnosti. Predvsem jo uporabljajo pri preučevanju in vizualizaciji podatkov. Razložili bomo strukturo, učenje in parametre Kohonenove nevronske mreže in tudi način, s katerim algoritem SOM neznane podatke razdeli v gruče in izgradi klasifikator. Opisali bomo tudi testno programsko opremo.
Ključne besede: Kohonen, SOM, klasifikacija, razdelitev v gruče, nevronske mreže
Objavljeno: 02.02.2010; Ogledov: 1294; Prenosov: 159
.pdf Celotno besedilo (4,74 MB)

8.
RAČUNALNIŠKA IGRA LET OSPREYA
Dominik Hrastnik, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomski nalogi je opisan potek izdelave računalniške igre, ki simulira letalni model konvertiplana V-22 Osprey. Predstavljen je letalni model pravega konvertiplana ter orodje, s katerim izdelamo igro. Podan je načrt poteka izdelave naše igre, na koncu pa je bolj podrobno opisana sama implementacija v razvijalskem orodju za igre Unity. Rezultat diplomske naloge je igra z naslovom Let Ospreya, ki na zabaven način simulira letalni model konvertiplana V-22 Osprey.
Ključne besede: računalniška igra, konvertiplan, računalniška grafika, 3D, fizikalni pogon
Objavljeno: 08.12.2010; Ogledov: 1663; Prenosov: 119
.pdf Celotno besedilo (2,01 MB)

9.
NADGRADNJA IGRE OTHELLO Z ALGORITMI UMETNE INTELIGENCE
Edo Osmič, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomski nalogi je opisan postopek izdelave igre othello, ki jo nadgradimo z algoritmi umetne inteligence. Vsebuje opis in zgodovino igre, predstavljeno pa je tudi orodje, s katerim igro izdelamo. Obravnavamo tudi načrt in postopek izdelave igre, na koncu pa je bolj podrobno opisana še implementacija algoritmov. Rezultat diplomske naloge je računalniški igralec igre othello, ki pri izbiranju svojih potez uporablja specifične strategije.
Ključne besede: Othello, reversi, umetna inteligenca, algoritem, alfa-beta, strategija, računalniška igra
Objavljeno: 14.01.2011; Ogledov: 1679; Prenosov: 83
.pdf Celotno besedilo (1,16 MB)

10.
REKONSTRUKCIJA IN VIZUALIZACIJA POLETOV LETAL IN JADRALCEV
Simon Irmančnik, 2010, diplomsko delo

Opis: Cilj diplomske naloge je narediti realistično in efektivno predstavitev leta jadralnih in drugih letal, konstruiranega iz diskretnih podatkov, ki jih beležijo letala sama. Ključni elementi diplome bodo procesiranje podatkov, rekonstrukcija leta in vizualizacija. Vsi podatki o letu se shranjujejo v zakodirano datoteko, ki jo je potrebno dekodirati, let pa rekonstruirati, da dobimo dejanske podatke. Zaradi velikih časovnih intervalov predstavlja rekonstrukcija velik problem pri vizualizaciji poleta. Ker je nabor točk diskreten, je težko interpolirati verodostojno krivuljo poleta, še posebno, če letalo kroži. V diplomskem delu uporabljamo interpolacijo in druge metode za rekonstrukcijo kredibilne krivulje poleta iz diskretnega nabora točk. Nazadnje dekodirane podatke in rekonstruirane krivulje poleta prikažemo na zaslonu.
Ključne besede: rekonstrukcija, projekcija, genetski algoritem, prikaz, polet, vektorski podatki
Objavljeno: 20.07.2011; Ogledov: 1317; Prenosov: 114
.pdf Celotno besedilo (7,76 MB)

Iskanje izvedeno v 0.24 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici