| | 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


81 - 87 / 87
Na začetekNa prejšnjo stran123456789Na naslednjo stranNa konec
81.
NADOMEŠČANJE MANJKAJOČIH VREDNOSTI S POMOČJO ROTACIJSKEGA REGRESIJSKEGA GOZDA
Miroslav Palfy, 2009, doktorska disertacija

Opis: Manjkajoče vrednosti predstavljajo pogosto težavo, ki spremlja ustvarjanje podatkovnih baz, bodisi če se podatki zbirajo s pomočjo anket bodisi če so pridobljeni iz načrtovanih eksperimentov. Ne glede na to, koliko truda je vloženo za zagotavljanje popolne izpolnjenosti vprašalnikov ali v skrbno načrtovanje znanstvenega poskusa, se manjkajočim vrednostim pogosto ni možno izogniti. Nepopolni podatki so, odvisno od razmerja v katerem se pojavljajo manjkajoče vrednosti, lahko neustrezni za nadaljnjo analizo, medtem ko je brisanje vzorcev z manjkajočimi vrednostmi, posebno ko njihov odstotek ni dovolj majhen in ti vzorci predstavljajo pomembne informacije, lahko zelo neustrezno. Za reševanje tega problema se tako na področju statistične analize uporabljajo različne metode za nadomeščanje manjkajočih vrednosti. Z namenom zapolnitve vrzeli, ki obstaja med obstoječimi metodami enkratnega vstavljanja manjkajočih vrednosti in modeli, ki temeljijo na večkratnem vstavljanju in pri katerih je za vsak cikel vstavljanja potrebna ločena statistična analiza, smo v okviru disertacije razvili nov postopek nadomeščanja manjkajočih vrednosti, ki temelji na ansambelskem pristopu nadzorovanega strojnega učenja. Uporabili smo ansambel, imenovan rotacijski regresijski gozd, ki predstavlja varianto rotacijskega gozda (Rotation forest), kot so ga razvili Rodríguez, Kuncheva in Alonso (Rodríguez, Kuncheva, & Alonso, 2006), pri katerem smo namesto osnovne metode, namenjene reševanju klasifikacijskih problemov, uporabili modelno regresijsko drevo. Našo metodo za nadomeščanje manjkajočih vrednosti smo primerjali z 9 drugimi popularnimi metodami, pri čemer smo merili natančnost metod in njihovo sposobnost ohranjanja variance po vstavljanju različnih deležev manjkajočih vrednosti. Meritve smo izvedli na 14 javno dostopnih podatkovnih množicah in eni umetno ustvarjeni množici, tako da smo obravnavali vse mehanizme nastanka manjkajočih vrednosti, kot jih je definiral Rubin (Rubin, 1976). Na podlagi poizkusov smo ugotovili, da naša metoda v povprečju natančneje napoveduje manjkajoče vrednosti v izbranih podatkovnih množicah, ne glede na mehanizem nastanka manjkajočih vrednosti. Prav tako smo pokazali, da z uvedbo dodatne stohastične metode za ohranjanje variance naš rotacijski regresijski gozd bolje ohranja varianco od vseh preostalih metod, ki izvajajo enkratno vstavljanje, pri čemer po svoji natančnosti še vedno prekaša vse metode. V disertaciji smo v uvodnih, teoretičnih poglavjih podrobneje opisali problematiko manjkajočih vrednosti ter obstoječe metode, ki se najpogosteje uporabljajo za njihovo nadomeščanje. Predstavili smo rotacijski regresijski gozd in stohastično metodo za ohranjanje variance. Največjo pozornost smo posvetili rezultatom poizkusov, na podlagi katerih smo v zaključku izoblikovali priporočila za uporabo rotacijskega regresijskega gozda za nadomeščanje manjkajočih vrednosti ter predstavili izhodišča za nadaljnje delo.
Ključne besede: strojno učenje, rotacijski gozd, nadomeščanje manjkajočih vrednosti, regresijsko drevo, ansambel regresorjev
Objavljeno: 21.12.2009; Ogledov: 2644; Prenosov: 275
.pdf Celotno besedilo (5,63 MB)

82.
UČINKOVIT GENERATOR ZA SESTAVLJANJE KRIŽANK
Danijel Meklav, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu bo predstavljen pristop za sestavljanje poljubne slikovne križanke. Pristop temelji na dveh fazah. V prvi fazi generator izbere dolžine ter postavi navpična in vodoravna gesla, v drugi pa izbere gesla, ki ustrezajo postavitvi. Ključno vlogo pri uspešni postavitvi imata analiza gesel in njihova porazdelitev. Opisani bodo osnovni principi generatorjev naključnih števil in porazdelitvenih funkcij. V obeh fazah se uporabljajo povratni algoritmi in hevristična pravila. V fazi reševanja je zelo pomembno vračanje: uporabljeno je eno in večnivojsko ter vračanje na začetek. Uspešnost algoritma smo preverili na tipičnem primeru in rezultate analizirali.
Ključne besede: križanke, algoritmi, hevristična pravila, generatorji naključnih števil, porazdelitvena funkcija, b-drevo
Objavljeno: 20.11.2009; Ogledov: 2854; Prenosov: 468
.pdf Celotno besedilo (5,07 MB)

83.
ANALIZA OKOLJEVARSTVENEGA ZAVEDANJA DVOJE IZBRANIH EKOLOŠKIH KMETIJ
Mateja Lepej, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi preverjamo, v kolikšni meri so kmetije že uvedle ekološki management in za katere okoljevarstvene ukrepe so se odločili. Na osnovi ugotovitev iz intevjuva smo izdelali priporočila. Naslov diplomske naloge se glasi Analiza okoljevarstvenega zavedanja dvoje izbranih ekoloških kmetij. Naloga je razdeljena na pet poglavij. Po uvodnem delu, ki opisuje problem in področje raziskovanja, osnovne teze in trditve, predpostavke in omejitve raziskav, sledi drugo poglavje, kjer smo podrobneje opredelili ekoturizem in ekološki management. V tretjem poglavju sta predstavljeni slovenska Ekološko počitniška kmetija Lešnik in avstrijska Bio kmetija zdravja Willibald Gamsjäger. Ponudbo obeh kmetij smo natančno opisali; podatke smo pridobili na osnovi intervjuja. V četrtem poglavju smo na osnovi spoznanja iz intervjujev lastnikov kmetij ter pregleda strokovne literature na temo ekološkega managementa izdelali priporočila za ravnanje na področju surovin, vode, energije, odpadkov in transporta. Predlagali smo tudi nekaj novosti, ki jih lahko uporabijo na svojih kmetijah. V zadnjem poglavju so podane še končne ugotovitve v zvezi z diplomsko nalogo.
Ključne besede: ekoturizem, ekološki management, Quebeška deklaracija, okoljevarstveni ukrepi, ekološko drevo, BIODAR, ekološka turistična kmetija, Počitnice na kmetiji, varčevanje z energijo, varčevanje z vodo, varčevanje s surovinami, zmanjševanje odpadkov, zmanjševanje transporta.
Objavljeno: 20.10.2009; Ogledov: 2688; Prenosov: 303
.pdf Celotno besedilo (1,13 MB)

84.
85.
Model upravljanja informacijske varnosti v organih javne uprave : specialistično delo
Anton Ujčič, 2009, specialistično delo

Ključne besede: AJPES, analiza tveganja, drevo odpovedi
Objavljeno: 21.04.2009; Ogledov: 3656; Prenosov: 429
.pdf Celotno besedilo (4,32 MB)

86.
87.
Iskanje izvedeno v 0.22 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici