| | 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


51 - 60 / 438
Na začetekNa prejšnjo stran234567891011Na naslednjo stranNa konec
51.
UPORABA VAROVALNIH IN LOVILNIH MREŽ V SLOVENIJI
Mateja Rak, 2016, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo predstavlja varovalne in lovilne mreže, razloge zakaj jih potrebujemo, način njihove uporabe ter primere. V primeru, ko prihaja do nestabilnosti pobočja zaradi naravnih ali človeških dejavnikov, se pojavijo različni tipi porušitve. Eden od teh tipov je padajoče kamenje, ki je eden od glavnih razlogov za postavitev varovalnih in lovilnih mrež. Glede na način padanja kamenja se odločimo kakšno mrežo bomo uporabili. Uporaba varovalnih in lovilnih mrež zagotavlja alternativo za ukrepe, ki temeljijo na togih betonskih linijskih stenah, uporabi brizganega betona ali masivnih podpornih strukturah. Kakovost in uporaba mrež se je skozi zgodovino spreminjala in izboljšala. Mreže so narejene iz visoko nateznega jekla ter so odporne na korozijo. Za postavitev varovalnih in lovilnih mrež se uporabljajo različni elementi in metoda dimenzioniranja. Pri varovalnih mrežah bomo podrobneje preučili metodo dimenzioniranja, ki jo uporablja sistem RUVOLUM. Pri lovilnih mrežah pa bomo dimenzionirali v skladu z ETAG 027. Primeri predstavljajo uporabo varovalnih in lovilnih mrež v Sloveniji.
Ključne besede: varovalne mreže, lovilne mreže, padajoče kamenje, stabilizacija brežin, RUVOLUM, ETAG 027
Objavljeno: 07.07.2016; Ogledov: 1495; Prenosov: 193
.pdf Celotno besedilo (8,22 MB)

52.
Uporaba obdelave slik in metod strojnega učenja pri oceni kalivosti semen paradižnika (Lycopersicon lycopersicum L.)
Uroš Škrubej, 2016, doktorsko delo/naloga

Opis: V nalogi je predstavljen sistem računalniškega vida, ki temelji na obdelavi slike in metodah strojnega učenja, in je namenjen avtomatski oceni kalivosti semen paradižnika (Lycopersicon lycopersicum L.). Celoten sistem je bil zgrajen z uporabo odprtokodnih aplikacij ImageJ, Weke in njunih javnih javanskih razredov ter povezan s pomočjo namensko razvite programske kode. V raziskavi nismo uporabljali komercialne programske opreme. S pomočjo osmih algoritmov strojnega učenja; to so naivni Bayesov klasifikator (NBC), k-najbližjih sosedov (k-NN), odločitvena drevesa, metoda podpornih vektorjev (SVM), umetna nevronska mreža, bagging, boosting in naključni gozdovi, smo izgradili klasifikacijske modele in jih medsebojno primerjali na vzorcu 700 kalečih semen. Najboljšo povprečno klasifikacijsko točnost 95,743 % s standardnim odklonom 2,56 ob desetkrat ponovljenem desetkratnem prečnem preverjanju je dosegel model umetne nevronske mreže (večplastni perceptron). Izboljšan t-test (resampled t-test) s stopnjo zaupanja 0,05 je pokazal, da se rezultat statistično značilno razlikuje od preostalih testiranih modelov klasifikatorjev. Sledili so model SVM (94,114 % ± 2,60), bagging (94,071 % ± 2,84), naključni gozdovi (93,743 % ± 2,93), k-NN (93,714 % ± 2,42), odločitvena drevesa (93,586 % ± 2,72) in model boosting (93,443 % ± 3,01), vendar razlike med njimi niso statistično značilne. Najnižjo povprečno klasifikacijsko točnost je dosegel model NBC (87,929 % ± 4,09), katerega razlika je bila statistično značilna. Ker je model umetne nevronske mreže dosegel najboljše rezultate tudi pri preciznosti, priklicu, F-meri in ploščini pod krivuljo ROC, smo ga uporabili za izgradnjo prototipa, namenjenega klasifikaciji semen paradižnika, kalečih v petrijevkah (90 x 98 x 18mm). Prototip je pravilno klasificiral več kot 95 % kalečih semen.
Ključne besede: obdelava slik, strojno učenje, nevronske mreže, semena, paradižnik
Objavljeno: 21.06.2016; Ogledov: 2234; Prenosov: 129
.pdf Celotno besedilo (5,47 MB)

53.
PODATKOVNO RUDARJENJE KOT POMOČ PRI IZBIRI TAKTIKE KOŠARKARSKIM TRENERJEM PRED PRIPRAVO NA TEKMO
Tilen Mlinar, 2016, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo opisuje razvoj sistema za pomoč košarkarskim trenerjem pred pripravo na tekmo. Opravljeni so bili različni eksperimenti, ki temeljijo na podatkovnem rudarjenju. Analiza košarkarske igre je bila opravljena s pomočjo umetnih nevronskih mrež, ki nudi podatke o pomembnosti različnih košarkarskih elementov. Prav tako smo s pomočjo umetnih nevronskih mrež izdelali model, ki omogoča predikcijo izida prihajajoče tekme. Delo smo zaključili z izdelavo mobilne aplikacije, ki deluje na podlagi opravljenih eksperimentov ter nudi koristne nasvete košarkarskim trenerjem.
Ključne besede: podatkovno rudarjenje, nevronske mreže, šport, košarka, predikcija izida
Objavljeno: 12.05.2016; Ogledov: 661; Prenosov: 132
.pdf Celotno besedilo (2,43 MB)

54.
NAPOVEDOVANJE ODPOVEDI IZDELKOV Z METODAMI STROJNEGA UČENJA
Amira Mujanović, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: Magistrska naloga obravnava razvoj modela za napovedovanje odpovedi izdelkov v garancijski dobi. Z odpovedovanjem izdelkov in problematiko zagotavljanja popravil v garancijski dobi se soočajo vsa proizvodna podjetja. Zagotavljanje popravil v garancijskem roku podjetjem predstavlja strošek, ki ga poskušajo minimizirati s pomočjo predvidevanja deležev odpovedi. Najpogosteje se napovedi izvedejo z empiričnimi modeli, ki so zgrajeni na preteklih podatkih o podobnih izdelkih in prilagojeni glede na izkušnje. V sklopu magistrske naloge smo s pomočjo različnih metod strojnega učenja in realnih podatkov razvili napovedni model in ocenili uspešnost napovedovanja. Najboljše rezultate napovedovanja smo dobili pri ansamblih regresijskih dreves, pri katerih smo podatke prilagodili eksponentnem modelu. Za zaključek smo pripravili priporočila kateri model uporabiti ob omejenem poznavanju podatkov o odpovedih.
Ključne besede: Napovedni model, odpoved izdelka, garancijski rok, kakovost, strojno učenje, nevronske mreže, regresijska drevesa.
Objavljeno: 01.04.2016; Ogledov: 898; Prenosov: 131
.pdf Celotno besedilo (1,27 MB)

55.
Primerjava pristopov k napovedovanju porabe električne energije
Sabina Šmigoc, 2016, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo obravnava primerjavo pristopov k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na štiri dele. V prvem poglavju so predstavljeni osnovni statistični koncepti, ki so potrebni za razumevanje opravljenih analiz in primerjav, to so: slučajna spremenljivka, statistična populacija in vzorec, statistični test, srednje vrednosti, mere variabilnosti in časovne vrste. Pregledu matematičnega področja sledi poglavje, kjer so predstavljene tehnike modeliranja porabe električne energije. Predstavljene so mere kakovosti modelov ter pet metod modeliranja: večstopenjska linearna regresija, umetne nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, eksponentno glajenje in metoda glavnih komponent. V tretjem poglavju je povzet pregled uporabe taksonomij, izdelana je taksonomija napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljen je pregled domenske literature in prikazana je uvrstitev pristopov iz člankov v izdelano taksonomijo. Glavni rezultat poglavja je graf primerjav tehnik modeliranja, ki smo jih zasledili v literaturi. V zadnjem poglavju so predstavljeni primeri modeliranja porabe električne energije. Najprej je predstavljena korelacijska analiza osnovnih in izpeljanih atributov s časovno vrsto porabe električne energije, nato so prikazani rezultati implementiranih modelov napovedovanja, njihove natančnosti in finančne učinkovitosti.
Ključne besede: napovedovanje, korelacijska analiza, linearna regresija, podporni vektorji, umetne nevronske mreže, eksponentno izravnavanje, analiza glavnih komponent, taksonomija.
Objavljeno: 29.03.2016; Ogledov: 1804; Prenosov: 284
.pdf Celotno besedilo (1,38 MB)

56.
EDC, uporabniki in Internet
Miloš Petrovič, 1996, objavljeni strokovni prispevek na konferenci

Opis: Nove tehnologije in novi nosilci informacij so prinesli spremembe v knjižnico. Avtor na primeru Evropskega dokumentacijskega centra v Univerzitetni knjižnici Maribor govori o prednostih in omejitvah uporabe Interneta. Ugotavlja tudi potrebnost informacijskih specialistov.
Ključne besede: informacijski centri, dokumentacijski centri, Evropski dokumentacijski center, uporabniki, informacijske mreže
Objavljeno: 30.12.2015; Ogledov: 576; Prenosov: 25
URL Povezava na celotno besedilo

57.
58.
Analiza vpliva prostorske diskretizacije metode končnih elementov na natančnost numeričnih rezultatov
Jure Šantl, 2015, magistrsko delo

Opis: Računalniške simulacije izvajamo tako, da model diskretiziramo (razdelimo na elemente). Na ta način iščemo približno rešitev zadanega problema. Kvaliteta končnih elementov bistveno vpliva na natančnost rešitev. Opisal sem, kako geometrijski tip, integracijska shema, geometrijska oblika ter velikost končnih elementov vplivajo na natančnost numeričnih rezultatov. Opisal sem probleme, ki se pojavljajo pri izbiri polne oziroma reducirane integracije. Primernost oblike končnih elementov najpogosteje vrednotimo na podlagi razmerja med stranicami elementa, velikostjo notranjih kotov in Jacobijeve determinante. Raziskal sem metode za ocenjevanje napake diskretizacije. Ena izmed njih je Richardsonova ekstrapolacija, ki sem jo podrobneje raziskal. To je metoda, ki na podlagi treh rešitev na različno gostih mrežah oceni ekstrapolirano vrednost spremenljivke (npr. napetosti). Tako pridobimo oceno vrednosti spremenljivke, ki bi jo dobili na mreži z neskončno malimi elementi (velikost elementa je 0). Na tem temelji indeks konvergence mreže GCI, ki ga uporabimo kot oceno napake diskretizacije. Ta oceni, znotraj katerega intervala leži s 95 % verjetnostjo natančna vrednost matematičnega modela. Izdelal sem dodatek za programski paket Abaqus, ki temelji na tej metodi. Dodatek za vsako vozlišče modela izračuna oceno napake diskretizacije. Dodatek sem tudi preizkusil na testnem primeru, ki je dal dobre rezultate.
Ključne besede: Metoda končnih elementov, prostorska diskretizacija, kvaliteta mreže, natančnost rezultatov, Abaqus, Richardsonova ekstrapolacija
Objavljeno: 30.11.2015; Ogledov: 1318; Prenosov: 208
.pdf Celotno besedilo (2,86 MB)

59.
Modelna napoved forsiranega izdihanega volumna v prvi sekundi (FEV1) pred in po zaužitju nesteroidnih antirevmatikov
Tadej Emeršič, 2015, magistrsko delo

Opis: Skupina zdravil nesteroidni antirevmatiki (NSAR) lahko po zaužitju pri posameznih osebah povzroči značilne klinične znake, poznane kot aspirinska intoleranca. Astmatika, ki je preobčutljiv na NSAR in ima dva značilna klinična znaka – bronhokonstrikcijo in nosne polipe, imenujemo aspirinsko intolerantni astmatik. Za pojav aspirinske intolerance je ključna razgradnja arahidonske kisline (AA) v belih krvnih celicah. V splošnem ta poteka po ciklooksigenazni in lipoksigenazni poti. Po prvi poti se tvorijo prostanoidi, po drugi pa cisteinil levkotrieni. NSAR učinkujejo na ciklooksigenazno pot tako, da inhibirajo encime in posledično zmanjšujejo produkcijo prostanoidov, kar naj bi vodilo do povišanja produkcije cisteinil levkotrienov. Znižana produkcija prostanoidov in zvišana produkcija cisteinil levkotrienov sta tipični značilnosti aspirinske intolerance na metabolomski ravni. Raziskave, ki ločujejo aspirinsko intolerantne astmatike od aspirinsko tolerantnih astmatikov in neastmatikov, potekajo na različnih nivojih človeškega organizma. Na proteomskem nivoju potekajo raziskave v smeri študija razlik v ekspresiji posameznih ključnih encimov v metabolni mreži AA, na metabolomskem nivoju pa potekajo raziskave v smeri meritev in analize razmerij med posameznimi eikozanoidi. Raziskave na nivoju tkiv in organov so usmerjene v določanje povečane bronhialne reaktivnosti in preobčutljivosti pacientov na vrste in doze NSAR. To se izvaja s t. i. provokacijskimi testi, pri čemer se s spirometrijo meri forsirani izdihani volumen zraka v prvi sekundi (FEV1). V magistrski nalogi smo s fizikalno-matematičnim modelom povezali proteomski in metabolomski nivo na ravni celice ter napovedali dogajanje na ravni tkiva in organa virtualnega pacienta. Na celičnem nivoju smo z modelom napovedali koncentracije eikozanoidov za različna stanja ekspresij ključnih encimov v procesu metabolizma AA, ki bi naj karakterizirale različne skupine in podskupine pacientov – neastmatike ter astmatike tolerantne in intolerantne na aspirin. Na podlagi teh rezultatov smo najprej na celičnem nivoju napovedali razvito silo v gladkih mišičnih celicah dihalnih poti, nato pa še polmer tipične dihalne poti in končno FEV1. Vse izračune smo izvedli v bazalnem stanju (tj. brez zaužitega zdravila) in po simulaciji oralnega zaužitja različnih vrst NSAR z različnimi dozami. Z modelom smo določili mejne doze simuliranih NSAR (indometacina, ibuprofena, naproksena in celecoxiba) in paracetamola ter ovrednotili njihovo potentnost v smislu povzročitve bronhokonstrikcije in tveganja astmatičnega napada pri različnih modelnih populacijah aspirinsko intolerantnih astmatikov. Vse modelne simulacije smo izvedli v dveh modelnih stanjih. Prvo simulira stanje neinflamacije, drugo pa stanje inflamacije. Na tak način smo z modelom napovedali in simulirali, kako bi se individualni pacient ali skupina pacientov z razpoznavnim vzorcem v produkciji eikozanoidov in z značilnimi razlikami v ekspresiji posameznih ključnih encimov v metabolni mreži AA lahko odzivali na NSAR v primerih nezdravljene in kontrolirane astme, npr. s kortikosteroidi.
Ključne besede: fizikalni in matematični model, farmakokinetični model, encimska kinetika, inhibicija encimov, metabolne mreže, eikozanoidi, nesteroidni antirevmatiki, gladka mišična celica dihalnih poti, bronhokonstrikcija, astma, aspirinska intoleranca, sistemska farmakologija
Objavljeno: 13.10.2015; Ogledov: 866; Prenosov: 89
.pdf Celotno besedilo (3,53 MB)

60.
Fazni prehodi v igri javnih dobrin na mrežah
Vito Šimonka, 2015, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu preučujemo evolucijo kooperacije v igri javnih dobrin na dveh kvalitativno različnih interakcijskih mrežah ob različnih začetnih pogojih. S pomočjo numeričnih simulacij, minimalističnih modelnih pristopov in metode Monte Carlo se osredotočimo na efekte, ki so odvisni od različne velikosti skupin agentov in različnega sinergijskega faktorja. Modelu dodamo še dodatne strategije individualnega kaznovanja in nagrajevanja, pri čemer nas zanima kako vrednost kazni ali nagrade ter cena kazni ali nagrade vpliva na evolucijo strategij. Da raziščemo robustnost kooperacije med agenti prikažemo časovni potek evolucije igre javnih dobrin na 2D krajevnih slikah in tudi fazne diagrame s katerimi področja strategij natančneje opredelimo. Fazne prehode med čistimi in mešanimi strategijami kvalitativno določimo in napovemo zveznost ali nezveznost le teh. Rezultati in ugotovitve študije takšnega socio-ekonomskega problema kažejo na primernost metod statistične fizike in teorije grafov na raziskovanje izven meja splošne fizike.
Ključne besede: igra javnih dobrin, kooperacija, interakcijske mreže, kaznovanje, nagrada
Objavljeno: 07.10.2015; Ogledov: 1532; Prenosov: 104
.pdf Celotno besedilo (14,96 MB)

Iskanje izvedeno v 0.34 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici