| | 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 / 195
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Učinkovit iterativni algoritem učenja razložljivih značilnic za izboljšano klasifikacijo : doktorska disertacija
Dino Vlahek, 2024, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji opišemo nov postopek učenja razložljivih značilnic za klasifikacijske namene. Značilnice med vsako iteracijo rekombiniramo na osnovi vnaprej podanih aritmetičnih operacij, ocenimo pa jih glede na njihovo primernosti za klasifikacijo. Slednja temelji na prekrivanju porazdelitve verjetnosti med vrednostmi vzorcev, ki pripadajo različnim razredom. Za nadaljnji razvoj v naslednjo iteracijo izberemo podmnožico najbolj kakovostnih nekoreliranih značilnic z uporabo nove metode, ki temelji na rezu grafa. Pri tem se postopek opira na dva vhoda parametra, ki omogočata nadzor nad številom členov izhodnih značilnic. Prvi opisuje minimalno sprejemljivo kakovost značilnic, ki jih je treba vključiti v izhodni prostor značilnic, medtem ko drugi določa najvišjo dovoljeno stopnjo podobnosti med značilnicama. Rezultati pokažejo, da je metoda nizko občutljiva na oba vhodna parametra. Naučene značilnice pa statistično značilno izboljšajo klasifikacijsko točnost vseh testiranih klasifikatorjev, medtem ko najboljše točnosti dosežemo z uporabo klasifikatorja naključnih gozdov. Z rezultati primerjave pokažemo, da je predlagani postopek v vseh testnih primerih dosegal ali presegal klasifikacijske točnosti trenutnega stanje tehnike. Prav tako pokažemo tudi pravilnost razlage naučenih značilnic dobro preučene množice testnih podatkov.
Ključne besede: klasifikacija podatkov, razložljiva umetna inteligenca, učenje značilnic, odkrivanje znanja
Objavljeno v DKUM: 07.05.2024; Ogledov: 59; Prenosov: 14
.pdf Celotno besedilo (1,22 MB)

2.
Načrtovanje polizoliranih vodnikov : doktorska disertacija
Žiga Voršič, 2024, doktorska disertacija

Opis: Težave pri umeščanju novih nadzemnih vodov v prostor postavljajo nov izziv, kako v največji možni meri izkoristiti obstoječe koridorje nadzemnih vodov in s tovrstnimi ukrepi prispevati k zmanjševanju površine zasedbe prostora. Polizolirani vodniki (pokriti prevodniki), ki so sestavljeni iz vodnika, obkroženega s prevleko iz izolacijskega materiala, ki ščiti pred naključnimi stiki z drugimi pokritimi vodniki in z ozemljenimi deli, kot so drevesne veje itd., omogočajo bolj jedrnato izrabo prostora. V doktorski disertaciji smo raziskali porazdelitev električnega polja polizoliranega vodnika in s poskusom ugotovili, da lahko obratuje pri najvišjih napetostih v gabaritu visoko napetostnih daljnovodov. Pri raziskavi segrevanja polizoliranega vodnika smo prazne prostore med žicami daljnovodne vrvi nadomestili z ekvivalentno geometrijsko plastjo ustrezne debeline. Tudi to predpostavko smo potrdili z meritvami. Z raziskavami smo pokazali, da je mogoče z minimalnimi gradbenimi in okoljskimi posegi praktično uporabiti polizolirane vodnike na visoki napetosti in s tem omogočiti zoženje koridorjev bodočih vodov najvišjih napetosti.
Ključne besede: polizolirani vodniki, elektromagnetno polje, temperaturni gradient, tokovna zmogljivost, meritve
Objavljeno v DKUM: 08.04.2024; Ogledov: 162; Prenosov: 20
.pdf Celotno besedilo (9,93 MB)

3.
Hibridno priporočanje vrstilcev univerzalne decimalne klasifikacije : doktorska disertacija
Mladen Borovič, 2023, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji predlagamo hibridni pristop za priporočanje vrstilcev univerzalne decimalne klasifikacije (UDK) za elektronske dokumente, ne glede na globino hierarhije UDK. Razvit hibridni pristop priporočanja vrstilcev UDK temelji na metodah vsebinskega filtriranja in uporablja strukturirane metapodatke v slovenskem jeziku za klasifikacijo področja znanosti in priporočanje ustreznih vrstilcev. Ker se dokumenti pogosto nanašajo na več področij znanosti, mora biti pristop sposoben identificirati interdisciplinarnost in vrniti več ustreznih vrstilcev UDK. Predlagani hibridni pristop uporablja kaskadno hibridizacijo in je razdeljen na dva kaskadna koraka. Najprej z rangirno funkcijo BM25 zagotovimo začetni seznam vrstilcev UDK. V prvem kaskadnem koraku začetni seznam vrstilcev UDK preuredimo s seznamom, ki je rezultat večznačnega klasifikatorja. Večznačni klasifikator temelji na globoki nevronski mreži BERT in je prilagojen na hierarhično topologijo UDK. V drugem kaskadnem koraku s pomočjo seznama najbolj pogostih vrstilcev UDK v organizaciji, iz katere izvira dokument, preuredimo seznam iz prvega koraka. Za kaskadno hibridizacijo se izvedejo postopki naknadne obdelave, ki preuredijo sezname priporočil glede na vrhnje področje in glede na specifičnost, omogočajo pa tudi rezanje seznama. Disertacija vključuje vrednotenje na množici zaključnih del v slovenskem jeziku, ki so del repozitorijev slovenskih univerz in že imajo ročno določene vrstilce UDK s strani knjižničarjev. Na testni množici dokumentov s predlaganano metodo po metriki HR@K dosežemo povprečne vrednosti 0,574 (K = 1), 0,869 (K = 3) in 0,892 (K = 5). Po metriki NDCG@K dosežemo povprečne vrednosti 0,993 (K = 1), 0,921 (K = 3) in 0,916 (K = 5), po metrikah MRR in MAP pa povprečne vrednosti vrednosti 0,782 (MRR) in 0,785 (MAP). V primerjavi z obstoječimi pristopi pokažemo, da uporaba predlaganega pristopa vodi v statistično značilne izboljšave.
Ključne besede: hibridni priporočilni sistemi, univerzalna decimalna klasifikacija, vsebinsko filtriranje, globoke nevronske mreže, obdelava naravnega jezika
Objavljeno v DKUM: 04.01.2024; Ogledov: 375; Prenosov: 84
.pdf Celotno besedilo (1,86 MB)

4.
Podatkovni kanjoni, pristop strojnega učenja za potrebe razložljive umetne inteligence : doktorska disertacija
Bojan Žlahtič, 2023, doktorska disertacija

Opis: Z uporabo algoritmov strojnega učenja je mogoče izvesti zapletene analize in pridobiti globlje vpoglede na osnovi obsežnih količin podatkov, kar presega človeške zmožnosti. Navedena značilnost je ključni dejavnik, zaradi katerega je strojno učenje vpeljano v številne domene. Kljub številnim prednostim ni vedno možno integrirati strojnega učenja na določena področja, predvsem zaradi tega, ker se za naprednimi metodami pogosto skrivajo modeli tipa črne skrinje. Ti modeli uporabnikom ne omogočajo vpogleda v logiko njihovega odločanja, kar lahko predstavlja oviro v kontekstih, kjer so odločitve kritične in lahko napačna odločitev vodi v resne posledice. Z namenom ublažiti te problematike smo razvili metodo strojnega učenja, temelječo na naravnem pojavu rečnih kanjonov. Ta pojav lahko vizualiziramo v digitalni grafični obliki, kar omogoča intuitiven prikaz logike odločanja. Rezultat je model strojnega učenja, ki generira globinske slike gibanja podatkov za posamezen razred. V teh slikah je pripadnost posamezne instance kanjonu prikazana s pomočjo barvno kodiranih grafov. Podatkovni kanjoni se zaradi svojih lastnosti in metodologije lahko uporabljajo za potrebe razložljive umetne inteligence, bodisi samostojno ali kot dopolnilni mehanizem drugim pristopom strojnega učenja.
Ključne besede: razložljiva umetna inteligenca, strojno učenje, klasifikacija, razložljivost, zaupanje
Objavljeno v DKUM: 05.12.2023; Ogledov: 263; Prenosov: 60
.pdf Celotno besedilo (3,26 MB)

5.
Programski cevovod za računsko učinkovito in robustno ocenjevanje prožilnih trenutkov motoričnih enot iz večkanalnih površinskih elektromiogramov : doktorska disertacija
Aljaž Frančič, 2023, doktorska disertacija

Opis: Predstavimo in analiziramo programski cevovod za robustno in učinkovito sledenje proženjem motoričnih enot v večkanalnih površinskih elektromiogramih. Programski cevovod se lahko uporablja na področjih nevrorehabilitacije, ergonomije, ortopedije, protetike, v športnih znanostih itd. Pokažemo, da lahko zaznava in odstranjevanje artefaktov bistveno izboljšata kvaliteto dekompozicije površinskih večkanalnih elektromiogramov. Analiziramo vpliv velikosti filtrov motoričnih enot na kakovost razpoznave prožilnih trenutkov motoričnih enot. Podamo analizo učinkovitosti sledenja prožilnih trenutkov pri prenosu filtrov motoričnih enot iz ene stopnje hotne skrčitve na druge stopnje skrčitve različnih mišic. Analizo posameznih delov cevovoda izvedemo na pestrem naboru sintetičnih in eksperimentalnih elektromiogramov ter na ta način tudi obelodanimo razlike, ki se pojavljajo pri dekompoziciji elektromiogramov različnih skeletnih mišic in pri prenosu filtrov motoričnih enot med različnimi stopnjami hotne skrčitve.
Ključne besede: večkanalni površinski elektromiogram, motorična enota, prožilni trenutki motorične enote, čiščenje artefaktov, filter motorične enote
Objavljeno v DKUM: 06.11.2023; Ogledov: 455; Prenosov: 31
.pdf Celotno besedilo (16,97 MB)

6.
Metoda za izboljšanje prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov z uporabo lokalnih meritev in satelitskih slik : doktorska disertacija
Jernej Cukjati, 2023, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji predstavimo novo metodo za izboljšavo prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov. Geoprostorske podatke pogosto dobimo tudi iz meritev, ki jih zajamemo z lokalnimi ali s satelitskimi senzorji. Pomanjkljivost teh zajemov so redki lokalni senzorji in nizka časovna ločljivost satelitskih slik. Prostorsko in časovno ločljivost izboljšamo s souporabo podatkov iz meritev obeh podatkovnih virov. Najprej opazovano območje razdelimo v mrežo pikslov in nad lokalnimi senzorji sestavimo Voronoijev diagram. Središča Voronoijevih celic ustrezajo lokacijam lokalnih senzorjev, ki v danem časovnem trenutku vračajo veljavne izmerjene vrednosti. Za nabor pikslov znotraj vsake posamezne Voronoijeve celice zgradimo ločene regresijske modele s strojnim učenjem. Razlagalne spremenljivke regresijskih modelov so pretekli podatki iz meritev lokalnih senzorjev trenutno izbrane Voronoijeve celice in njenih sosed, ciljne vrednosti pa so iz izbranega nabora pikslov satelitskih slik. Po izračunu vrednosti okoljske spremenljivke v vseh pikslih na opazovanem območju dobimo geolocirano rastrsko sliko okoljske spremenljivke. Predlagano metodo smo uporabili na podatkih meritev lokalnih senzorjev in satelitskih slik toplogrednega plina NO2. Regresijske modele smo zgradili s tremi metodami: algoritmom najbližjih sosedov, linearno regresijo in večplastno naprej usmerjeno nevronsko mrežo. Najvišjo točnost smo dosegli z nevronsko mrežo. Predlagano metodo smo primerjali s petimi referenčnimi metodami, ki so bile predstavljene v zadnjih treh letih. Te metode so: geografsko-časovno obtežena nevronska mreža, prilagodljiva grafovska konvolucijska povratna nevronska mreža, časovna grafovska konvolucijska nevronska mreža z mehanizmom pozornosti, nevronska mreža za izmenjevanje sporočil, združena z mrežami dolgega kratkoročnega spomina, in globoko ansambelsko strojno učenje. Po točnosti je najboljše rezultate dala naša metoda. Najbolj se nam je približala metoda, sestavljena iz nevronske mreže za izmenjavo sporočil in nevronske mreže z dolgim kratkoročnim spominom. Od te smo bili točnejši za približno 5 %.
Ključne besede: računalništvo, strojno učenje, k-najbližji sosedje, linearna regresija, naprej usmerjena nevronska mreža, daljinsko zaznavanje
Objavljeno v DKUM: 02.10.2023; Ogledov: 369; Prenosov: 66
.pdf Celotno besedilo (5,61 MB)

7.
Izločanje značilk pogovornih gest iz video signala za rekonstrukcijo gest in njihovo uporabo v kinematičnem modelu virtualnega pogovornega agenta : doktorska disertacija
Grega Močnik, 2023, doktorska disertacija

Opis: Za poustvarjanje prepričljivih in človekovim podobnih pogovornih odzivov, mora umetna entiteta, tj. utelešeni pogovorni agent, v govorjeni socialni interakciji izražati korelirana govor (besedno) in geste (nebesedno). Večina obstoječih del se osredotoča na načrtovanje namena in načrtovanje vedenja. Realizacija je prepuščena omejenemu naboru statičnih 3D prikazov pogovornih izrazov. Poleg funkcionalne in pomenske sinhronosti med verbalnimi in neverbalnimi signali končno vernost izraza oblikuje fizična realizacija neverbalnih izrazov. Glavni izziv večine pogovornih sistemov, zmožnih reproduciranja gest, je raznolikost izraznosti. V doktorskem delu obravnavamo postopke za samodejno zajemanje gest iz videoposnetkov in njihovo preoblikovanje v 3D prikaze, shranjene kot del repozitorija motoričnih veščin pogovornega agenta. Posebna pozornost je posvečena izločanju značilk z dovolj kakovostno informacijo, da je rekonstruirano pogovorno izražanje naravno in čim vernejše. Predlagan je sistem za rekonstrukcijo pogovornih gest, ki zagotavlja naravnost gest utelešenega pogovornega agenta, posledica česar je bolj kakovostna interakcija med človekom in računalnikom. Predlagan sistem temelji na sledilniku Kanade–Lucas–Tomasi, filtru Savitzky–Golay, kinematičnem modelu na osnovi Denavit–Hartenberg in ogrodju EVA. Obravnavana je ocena sintetiziranega izraznega gibanja in namesto subjektivne ocene sintetiziranega gibanja podana objektivna metoda, temelječa na kosinusni podobnosti. Empirično je predstavljena tudi ocena gibanja, rekonstruiranega s predlaganim sistemom za rekonstrukcijo.
Ključne besede: značilke pogovornih gest, rekonstrukcija, virtualni pogovorni agenti, Denavit-Hartenberg, Kanade–Lucas–Tomasi, filter Savitzky–Golay, video
Objavljeno v DKUM: 03.08.2023; Ogledov: 451; Prenosov: 75
.pdf Celotno besedilo (2,61 MB)

8.
Analysis and improvements of the mechanisms for cross-border interchange and activation of the regulating reserves : doctoral dissertation
Marcel Topler, 2022, doktorska disertacija

Opis: This Doctoral Thesis deals with the mechanisms for cross-border interchange and activation of the regulating reserves (RRs), i.e., Imbalance Netting Process (INP) and Cross-Border Activation of the RRs (CBRR), between participating Control Areas (CAs), to reduce the costs of balancing energy. The main objective of INP is to interchange the RRs between participating CAs with opposite signs of interchange power variation. In comparison, the main objective of CBRR is to activate the RRs in participating CAs with the same signs of interchange power variation. Both the INP and CBRR aim to release the RRs and reduce balancing energy as part of the power system's safe operation. The Thesis's main objective is to analyze the impact of the mechanisms for cross-border interchange and activation of the RRs on mutual oscillations of participating CAs and stability for small disturbances. The Thesis's secondary objective is to analyze the impact of the INP and CBRR on frequency quality, on the provision of Load-Frequency Control (LFC), on balancing energy and unintended exchange of energies between participating CAs. Frequency quality in Continental Europe (CE) has been declining in recent years, so it is important that the mechanisms for cross-border interchange and activation of the RRs do not further impair its quality. Both the classic INP and CBRR include a frequency-dependent contribution and, therefore, inherently affect the frequency response of the participating CAs, which is not discussed in the literature. Thus, the impact of the classic INP and CBRR on frequency quality and the provision of LFC is thoroughly evaluated with dynamic simulations of a three-CA test system and eigenvalue analysis of a two-CA system. It is demonstrated that both the classic INP and CBRR reduce the damping of the entire power system. Therefore, a modified implementation of the classic INP and CBRR is presented, and improved INP and CBRR are proposed, which have no impact on the mutual oscillations of participating CAs and stability for small disturbances. Furthermore, the dynamic simulations results confirm that the frequency quality can be improved by the classic INP and CBRR, although there are also cases where it can deteriorate. However, the improved INP and CBRR generally improve the frequency quality in all cases. The improved INP and CBRR also enhance the provision of LFC compared to the classic INP and CBRR. Moreover, the improved INP and CBRR reduce the unintended exchange of energies, thus increasing the economic effects of the INP's and CBRR's activation. The improved INP increases energy exchange, therefore positive economic benefits can be expected in comparison to the system with the classic INP. However, the improved CBRR reduces energy exchange, therefore positive economic benefits can be expected in comparison to the system with the classic CBRR, since energy exchange is paid by CA via bidding process.
Ključne besede: load-frequency control, imbalance netting, cross-border activation, balancing energy, regulating reserves, eigenvalue analysis, performance indicators, area control error, rate of change of frequency, control area
Objavljeno v DKUM: 09.03.2023; Ogledov: 454; Prenosov: 81
.pdf Celotno besedilo (14,64 MB)

9.
Meritve in validacija sklopljenosti in gostote magnetnega polja pri brezžičnem prenosu energije z razsmernikom D-razreda : doktorska disertacija
Jure Domajnko, 2022, doktorska disertacija

Opis: V disertaciji je predstavljen razvoj merilnih sistemov, ki se lahko uporabljajo kot pomoč pri razvoju sistemov za brezžični prenos energije. Ker so sistemi za brezžični prenos energije kompleksnejši kakor klasični sistemi, ki energijo prenašajo preko žice, je tudi njihovo oteženo. Najbolj pomembna parametra pri brezžičnem prenosu energije, s pomočjo induktivne metode sta koeficient sklopljenosti med oddajnim in sprejemnin navitjem in gostota magnetnega polja, preko katerega se energija prenaša. Koeficient sklopljenosti vpliva na izkoristek sistema. Zaradi zračne reže med oddajnim in sprejemnim navitjem je koeficient sklopljenosti majhen. V primeru neporavnanosti med navitji, koeficient sklopljenosti še dodatno upade. Za pomoč pri iterativnem načrtovanju in integraciji navitij smo razvili merilni sistem, ki omogoča meritev koeficienta sklopljenosti v 3D prostoru. Gostota magnetnega polja zraven vpliva na koeficient sklopljenosti, pomembna za določitvi izsevanega magnetnega polja v prostor med samim procesom razvoja in integracije. Zato je bil razvit tudi merilni sistem, ki omogoča meritev gostote magnetnega polja oddajnega navitja, ki se napaja z razsmernikom tipa D.
Ključne besede: induktivni prenos energije, razsmernik razdreda D, gostota magnetnega polja, magnetometer, koeficient sklopljenosti
Objavljeno v DKUM: 09.03.2023; Ogledov: 454; Prenosov: 73
.pdf Celotno besedilo (22,96 MB)

10.
Brezžični prenos energije z dvojnim DD navitjem : doktorska disertacija
Nataša Prosen, 2022, doktorska disertacija

Opis: V tej nalogi je predstavljen razvoj nove strukture oddajnih in sprejemnih navitij za brezžični prenos energije. Razvita nova struktura navitij je zasnovana na osnovi navitij z usmerjenim magnetnim pretokom. Navitja omogočajo prenos večje gostote moči na enaki površini, kot že znana navitja. Zaradi razlike v novi strukturi navitij je bilo potrebno prilagoditi tudi sam sistem za brezžični prenos energije. Predstavljeni sta dve strukturi pretvornikov za vzbujanje navitij, ki omogočata prenos večje gostote moči. Za potrebe regulacije sistema z novo strukturo navitij, je bil izdelan linearni, malo-signalni model sistema. Na podlagi simulacije s programom Matlab, so bili izdelani in preizkušeni različni regulatorji. Načrtana sta bila regulator izhodne napetosti in regulator izhodnega toka. Na koncu je bilo delovanje nove strukture navitij preverjeno tudi na eksperimentalnem sistemu za brezžični prenos energije manjše moči. Primerjali smo izkoristek sistemov in največjo preneseno moč. Preizkusili smo integracijo tokovne in napetostne regulacije.
Ključne besede: brezžični prenos energije, induktivni prenos energije, razvoj navitij, DD navitja, večja gostota prenosa moči, napetostna in tokovna regulacija
Objavljeno v DKUM: 09.03.2023; Ogledov: 790; Prenosov: 205
.pdf Celotno besedilo (22,26 MB)

Iskanje izvedeno v 1.03 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici