| | 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 / 245
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Gradnja uravnoteženih evolucijskih klasifikacijskih dreves
Tadej Lahovnik, 2024, magistrsko delo

Opis: Uspešnost odločitvenih dreves temelji na predpostavki, da učni podatki za vsak razred vključujejo enako količino informacij. Pri nesorazmerni porazdelitvi razredov so klasifikatorji pristransko usmerjeni k večinskim razredom. Zaradi majhnega števila vzorcev manjšinskih razredov klasifikatorji niso zmožni ustreznega usvajanja znanja, kar vodi do slabšega posploševanja in prekomernega prileganja. V okviru zaključnega dela smo razvili več algoritmov za gradnjo uravnoteženih evolucijskih dreves, ki se osredotočajo na reševanje izzivov, povezanih z nesorazmerno porazdelitvijo razredov. Rezultati eksperimenta kažejo, da uravnoteženost evolucijskih dreves ne prispeva k izboljšanju klasifikacije v primerjavi s tradicionalnimi metodami.
Ključne besede: evolucijski algoritem, odločitvena drevesa, klasifikacija, neuravnoteženi podatki
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 5
.pdf Celotno besedilo (2,85 MB)

2.
Brezizgubno stiskanje rastrskih slik z uporabo genetskega algoritma
Tomaž Klobučar, 2025, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je predstavljena uporaba genetskega algoritma za brezizgubno stiskanje rastrskih slik. Poudarek je na kombiniranju genetskega algoritma z različnimi tehnikami stiskanja podatkov, vključno z aritmetičnim kodiranjem, metodo RLE (angl. Run Length Encoding) in Huffmanovim kodiranjem. Podrobno je opisano teoretično ozadje genetskega algoritma in njegovih osnovnih postopkov, kot so selekcija, križanje in mutacija. Prav tako je predstavljena implementacija genetskega algoritma, kodirnika in dekodirnika. Opravljene so bile analize vhodnih parametrov kodeka, stiskanja splošnih in risanih slik, vpliva napovedi genetskega algoritma na stopnjo stiskanja, vpliva pretvorbe barvnega prostora na stopnjo stiskanja ter analiza časovne zahtevnosti. Rezultati so pokazali, da predlagan kodek doseže stopnjo stiskanja primerljivo z izbranimi formati, njegova učinkovitost stiskanja pa se izboljša z uporabo pretvorbe barvnega prostora.
Ključne besede: brezizgubno stiskanje slik, risane slike, genetski algoritem, Huffmanovo kodiranje, aritmetično kodiranje, RLE
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 1
.pdf Celotno besedilo (7,00 MB)

3.
Brezizgubno stiskanje avdio posnetkov z nevronskimi mrežami
Luka Železnik, 2025, magistrsko delo

Opis: Magistrska naloga se začne s kratkim pregledom relevantnih arhitektur nevronskih mrež in obstoječih brezizgubnih metod stiskanja avdia. Nato je predstavljena nova metoda za brezizgubno stiskanje avdia, ki temelji na napovedovanju naslednjega avdio vzorca s pomočjo konvolucijske nevronske mreže. Mreža se za vsak vhodni avdio posnetek uči posebej. Sledijo optimizacija hiperparametrov in nastavitev algoritma ter primerjava predlagane metode z obstoječimi algoritmi.
Ključne besede: stiskanje, algoritem, entropija, Golomb-Riceovo kodiranje, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0
.pdf Celotno besedilo (2,74 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

4.
Uporaba evolucijskih algoritmov v statističnem in hibridnem strojnem prevajanju : doctoral dissertation
Jani Dugonik, 2025, doktorska disertacija

Opis: Doktorska disertacija obravnava področje strojnega prevajanja visoko fleksibilnih jezikov, osredotoča pa se na izzive tako statističnega kot nevronskega strojnega prevajanja, ki jih prinašajo strukturne razlike med visoko fleksibilnimi jeziki in angleščino. Naša raziskava vključuje tudi eksperimentalni del, izveden na jezikovnem paru \mbox{slovenščina--angleščina}, ki zajema prevajanje v obe smeri. V prvem eksperimentu smo načrtovali nov pristop za optimizacijo parametrov v statističnem strojnem prevajanju z uporabo evolucijskih algoritmov. Primerjali smo sisteme statističnega strojnega prevajanja, optimizirane s klasičnimi algoritmi za optimizacijo uteži v statističnem strojnem prevajanju, in sisteme, optimizirane z evolucijskimi algoritmi. V drugem eksperimentu pa smo načrtovali in razvili hibridni pristop, ki vključuje sisteme statističnega in nevronskega strojnega prevajanja. Izvorno poved in dva ciljna prevoda, prevedena z obema sistemoma, smo pretvorili v isti vektorski prostor, iz katerega smo nato pridobili vektorje značilk. V okviru doktorske disertacije smo pred\-lagali nov nabor značilk. Z uporabo klasifikatorjev smo nato izbrali boljšega izmed dveh prevodov, statističnega in nevronskega. Evalvacijo sistemov strojnega prevajanja smo izvedli z uporabo uveljavljenih metrik, kot so BLEU, TER, chrF in COMET. Opravili smo statistično analizo eksperimentalnih rezultatov s ponovnim vzorčenjem, ki je pokazala statistično pomembne razlike v kakovosti ustvarjenih prevodov. Eksperimentalni rezultati potrjujejo, da smo s predlaganimi pristopi izboljšali kakovost strojnih prevodov.
Ključne besede: evolucijski algoritem, statistično strojno prevajanje, nevronsko strojno prevajanje, hibridni pristop strojnega prevajanja, optimizacija, predstavitev besed, klasifikacija, obratno prevajanje
Objavljeno v DKUM: 29.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
.pdf Celotno besedilo (1,21 MB)

5.
Analiza algoritmov stiskanja na primeru tekstovnih datotek v različnih jezikih
Klemen Arzenšek, 2024, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo obravnava različne algoritme stiskanja tekstovnih datotek in analizira, ali jezik, v katerem je zapisana vhodna datoteka, vpliva na uspešnost stiskanja z izbranimi algoritmi. Preučeni in predstavljeni bodo izbrani algoritmi stiskanja, ugotovljene prednosti uporabe izbranih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek, določene entropije analiziranih jezikov na ravni znakov, izvedeni praktični testi izbranih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek s testnimi vzorci različnih jezikov, analizirano in ugotovljeno, ali jezik v izbranih testnih vzorcih vpliva na uspešnost posameznih algoritmov stiskanja tekstovnih datotek. Delo bo iskalo povezave med entropijo jezika in uspešnostjo stiskanja. Na koncu bo na primeru Huffmanovega algoritma, ki kodira posamezne znake, preverjeno, ali kodiranje daljših nizov izboljša učinkovitost kodiranja.
Ključne besede: naravni jezik, entropija jezika, algoritmi stiskanja, algoritem LZW, tekstovne datoteke
Objavljeno v DKUM: 23.12.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 8
.pdf Celotno besedilo (2,04 MB)

6.
Razvoj metodologije za načrtovanje geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve in večnamenske optimizacije
Rok Varga, 2024, doktorska disertacija

Opis: Zemljine in kamnine na mestu, kjer so zgrajeni geotehnični objekti, predstavljajo inženirju negotov element, saj začetno napetostno stanje, predhodne obremenitve in razbremenitve ter prekonsolidacija zemljin niso znane. Prav tako se lastnosti zemljin spreminjajo v vertikalni in horizontalni smeri. Za upoštevanje raznih negotovosti pa se za načrtovanje konstrukcij uporabljajo verjetnostne analize. Za namene, da bi lahko upoštevali to negotovost, smo v doktorski disertaciji razvili celovit pristop za optimalno načrtovanje geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve in stroškov gradnje, z osredotočenostjo na večnamensko optimizacijo. Kadar načrtujemo konstrukcijo na podlagi verjetnosti porušitve, pravimo pristopu verjetnostna analiza ali angleško reliability based design (RBD). Naša razvita metodologija za optimizacijo uporablja genetski algoritem, ki je kodiran z realnimi števili. V doktorski disertaciji smo analizirali številne metode, ki se uporabljajo pri načrtovanju geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve, pri čemer smo predstavili teoretična izhodišča in na primeru horizontalnega zdrsa točkovnega temelja pokazali njihovo kompleksnost. Tako imenovana »razširjena RBD metoda« se je izkazala za inženirjem najbolj prijazno metodo, saj poda kakovostnejše informacije o zasnovi in o porušitvenih mehanizmih. V vseh treh aplikativnih primerih geotehničnih konstrukcij, to so težnostni podporni zid, geotermalni pilot in vpeta vitka oporna konstrukcija, smo pridobili detajlne podatke o kritičnih pogojih nosilnosti za porušitev, kar omogoča inženirjem, da preprečijo specifičen porušitveni mehanizem z dotično spremembo zasnove. V tem smislu smo postavili tudi glavno tezo doktorske disertacije, in sicer, da je možno razviti učinkovito metodologijo za načrtovanje geotehničnih konstrukcij na podlagi verjetnosti porušitve in z večnamensko optimizacijo. Analize in primerjave z načrtovanjem geotehničnih konstrukcij v skladu z Evrokodom, ki upošteva delne količnike varnosti, pa so pokazale, da je razvita metodologija bolj občutljiva na vse spremenljivke in robne pogoje, kar omogoča celovitejšo obravnavo konstrukcij in privede do optimalnih zasnov danih konstrukcij. Tako je bil z razvojem in preizkušanjem metodologije potrjen potencial le-te za praktično uporabo v inženirski praksi, kar bi lahko omogočalo dodatno analizo konstrukcij za večjo zanesljivost in bolj ekonomično gradnjo geotehničnih konstrukcij.
Ključne besede: Verjetnost porušitve, optimizacija, genetski algoritem, geotermalni piloti, geotehnične konstrukcije
Objavljeno v DKUM: 19.12.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 24
.pdf Celotno besedilo (5,60 MB)

7.
Implementacija hitre Fouriereve transformacije v digitalnem vezju
Matic Kuhar, 2024, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo obravnava implementacijo Fouriereve transformacije v digitalnem vezju. Proučuje teoretične osnove Fouriereve transformacije in njeno praktično uporabo pri digitalni obdelavi signalov. Poseben poudarek je na praktičnem delu naloge, ki predstavlja programiranje oziroma kreiranje programa za algoritem FFT z opisnim programskim jezikom Verilog, ki je lahko implementiran v digitalno vezje. Naloga opisuje razvoj in optimizacijo algoritma FFT, vključno z evalvacijo zmogljivosti razvitega sistema v realnih aplikacijah.
Ključne besede: Implementacija FFT, algoritem FFT, digitalno vezje, DFT, Verilog
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (2,14 MB)

8.
Zasnova radarja s sintetično odprtino
Benjamin Dvoršak, 2023, magistrsko delo

Opis: Radar s sintetično odprtino omogoča doseganje boljše resolucije kakor radar z realno odprtino, saj lahko z uporabo enake antene s SAR-radarjem sintetiziramo večjo odprtino. V magistrskem delu smo zasnovali radar s sintetično odprtino. V okviru tega smo iz osnovnih gradnikov najprej sestavili radar s frekvenčno modulacijo in z zveznim valovanjem (FMCW). Za sestavljen radar smo izdelali program za obdelavo podatkov. FMCW-radar smo nato namestili na kolo in posneli odziv, ki smo ga programsko obdelali v dvodimenzionalno SAR-sliko. Za obdelavo oziroma združenje podatkov v SAR-sliko smo uporabili algoritem migracije razdalje (RMA).
Ključne besede: zasnova radarja, radar s frekvenčno moduliranim zveznim signalom (FMCW), algoritem migracije razdalje (RMA), radar s sintetično odprtino (SAR)
Objavljeno v DKUM: 14.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 17
.pdf Celotno besedilo (3,94 MB)

9.
Simulacija in vizualizacija ekosistema z uporabo genetskega algoritma in naključnega generiranja podatkov
Žan Mišič, 2024, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo raziskali uporabo genetskega algoritma v kombinaciji z naključnim generiranjem podatkov v razvoju simulacijskega programa. V prvem delu so razloženi pojmi, kot so računska inteligenca, genetski algoritem, naključno generiranje podatkov in šum. V drugem delu so predstavljena orodja, uporabljena pri izdelavi programa. Na koncu, v tretjem delu, je razložena sama izdelava simulacijskega programa. Ustvarjen program lahko ustvari naključno generirano simulacijsko okolje na podlagi vnesenih parametrov, nastavljenih v glavnem meniju. V programu smo uspešno implementirali genetski algoritem in na koncu izpisali vse potrebne podatke za pregled simulacije.
Ključne besede: naključno generiranje podatkov, genetski algoritem, računska inteligenca, Godot
Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 9
.pdf Celotno besedilo (1,98 MB)

10.
Implementacija k-means gručenja z genetskim algoritmom
Alen Šaruga, 2024, diplomsko delo

Opis: K-means algoritem je eden najpopularnejših in najučinkovitejših algoritmov gručenja podatkov. Kljub temu algoritem predstavlja izziv, saj je občutljiv na začetno postavitev centroidov gruč. Zato lahko algoritem stremi k lokalnemu optimumu in ne h globalno optimalni rešitvi. Namen diplomskega dela je implementacija optimiziranega k-means algoritma, manj občutljivega na začetne centroide gruč, z uporabo genetskega algoritma. Delo se osredotoča na postopek gručenja in genetski algoritem. Implementacija je izvedena v programskem jeziku Python s knjižnico NiaPy. Na koncu so predstavljeni rezultati eksperimentov, kjer je izvedena primerjava standardnega in optimiziranega k-means algoritma na različnih podatkovnih množicah.
Ključne besede: gručenje, k-means, genetski algoritem, centroidi
Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 20
.pdf Celotno besedilo (1,34 MB)

Iskanje izvedeno v 0.39 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici