| | 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 - 6 / 6
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
ISKANJE IN VIZUALIZACIJA POTI NA MORJU
Jan Bezget, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu smo predstavili uporabo algoritmov za iskanje poti na morju, ki so uporabni na prosto dostopnih strežnikih z geografskimi podatki, kot so zemljevidi Google Maps. Podan zemljevid smo najprej pretvorili s postopkom pred-obdelave. Nato smo ga uporabili v iskalnem algoritmu, ki z abstrakcijo omogoča hitro iskanje v večjih iskalnih prostorih. Iskanje poti smo razširili na problem trgovskega potnika, katerega rešujemo z genetskim algoritmom. Za prikaz poti smo uporabili Google Maps in Google Web Toolkit.
Ključne besede: iskalni algoritmi, optimizacija, trgovski potnik, Google Web Toolkit
Objavljeno: 05.01.2011; Ogledov: 1981; Prenosov: 136
.pdf Celotno besedilo (10,80 MB)

2.
IMPLEMENTACIJA SISTEMA ZA SHRANJEVANJE Z UPORABO OGRODJA APACHE LUCENE
Vid Visočnik, 2014, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo se nanaša na področje informacijskega shranjevanja podatkov v alternativnih, dokumentnih oblikah, ki prinašajo sveženj novosti na področjih obdelave, iskanja in procesiranja le-teh. V samem delu predstavljamo infrastrukturo, ki jo tak sistem potrebuje za učinkovito delovanje, razvoj na podlagi teh infrastruktur in metodologije ter pristope, ki jih je potrebno upoštevati za njihov poln izkoristek. Na podlagi tega smo razvili svoj avtonomni informacijski sistem, ki zajema podatke iz drugih partnerskih sistemov, in jih pretvori v ustrezno obliko za dokumentno orientirano shranjevanje. Osredotočili smo se tudi na pregled implementacije iskanja in predstavili nove učinkovite algoritme, ki omogočajo, da je ta proces hitrejši, enostavnejši in učinkovitejši. Dobljeni rezultati nakazujejo na vedno večjo uporabo takšnih sistemov, ki predstavljajo alternativo trenutnim rešitvam na tržišču in nakazujejo smernice razvoja sistemov, namenjenih shranjevanju podatkov.
Ključne besede: dokumentno orientirani sistemi, iskalni algoritmi, organizacija podatkov
Objavljeno: 18.12.2014; Ogledov: 796; Prenosov: 118
.pdf Celotno besedilo (1,65 MB)

3.
Modeliranje in optimizacija CNC obdelav s skupinsko inteligenco
Marko Hrelja, 2015, doktorska disertacija

Opis: Izboljševanje obstoječe proizvodnje in obdelovalnih sistemov zahteva nenehno posodabljanje in integracijo najnovejših tehnologij v proizvodne sisteme. Proizvodnih spremenljivk je čedalje več, s tem pa se povečuje množica podatkov, ki jo moramo obdelati, tu pa velikokrat klasične analitične metode optimizacije odpovedo. Zaradi tega smo prisiljeni bolje izkoristiti razpoložljive proizvodne vire, zato pa moramo poseči po naprednejših pristopih reševanja problemov. Za reševanje zahtevnih problemov čedalje pogosteje uporabljajo različna področja umetne inteligence, še zlasti strojnega učenja. Pregled do sedaj opravljenih raziskav je pokazal, da so obstoječi razviti sistemi precej ozko usmerjeni. V disertaciji predlagamo popolnoma nov pristop k modeliranju CNC-obdelav s pomočjo novega gravitacijskega iskalnega algoritma (GSA), ki spada med metode skupinske inteligence. Razviti inteligentni sistem deluje na osnovi osnovnih Newtonovih fizikalnih zakonov oziroma na osnovi interakcij med masnimi telesi v prostoru. Za primerjavo in potrditev ustreznosti rezultatov doktorske disertacije smo uporabili tudi metodo modeliranja z rojem delcev (PSO). Primerjava je pokazala, da je GSA algoritem primeren za modeliranje obdelav z odrezovanjem, saj so odstopanja od eksperimentalnih podatkov v sprejemljivih mejah. Dobljeni modeli so dobro opisali postopek odrezovanja materiala s struženjem, ki smo ga uporabili kot postopek odrezovanja. Posebej velja omeniti, da je GSA algoritem v najslabšem primeru vsaj dvakrat hitrejši od enakovrednega PSO algoritma. Dobljen model CNC-obdelave smo nato uporabili za večkriterijsko optimiranje obdelovalnih parametrov: optimalne hrapavosti obdelane površine, rezalnih sil in časovne obstojnosti orodja. Vsaka izmed omenjenih odvisnih spremenljivk prispeva k optimalnemu delovanju CNC-obdelovalnega stroja, kar znižuje stroške proizvodnje. Večkriterijsko optimiranje smo izvedli s pomočjo NSGA-II algoritma. Za optimiranje smo morali določiti tudi omejitve. Te smo določili s pomočjo teoretičnih izračunov in jih preverili s pomočjo eksperimentalnih podatkov. Zaradi obsega dela smo se omejili na struženje, hkrati pa so v delu predstavljene osnove prilagoditev za uporabo metod na ostalih obdelovalnih strojih, saj je predlagan pristop univerzalen.
Ključne besede: inteligentni obdelovalni sistem, CNC-obdelovalni stroj, odrezovanje, struženje, skupinska inteligenca, optimizacija z rojem delcev, gravitacijski iskalni algoritem, genetski algoritmi, večkriterijska optimizacija, NSGA-II algoritem
Objavljeno: 04.02.2015; Ogledov: 1718; Prenosov: 255
.pdf Celotno besedilo (3,55 MB)

4.
STRATEGIJE ISKANJA V SEZNAMIH BESED KOT PRIPOMOČEK PRI REŠEVANJU KRIŽANK
Rok Ivartnik, 2015, diplomsko delo

Opis: Križanke predstavljajo dober vir zabave, nas spodbujajo k razmišljanju in bogatijo naše znanje. Nemalokrat se zgodi, da pri reševanju križanke naletimo na vprašanje, na katerega ne znamo odgovoriti, ali pa imamo že nekaj črk, a ne najdemo prave rešitve. Klasični slovarji v primerih, ko ne iščemo besed po začetnih črkah, niso v pomoč. V diplomski nalogi smo v programskem jeziku Java razvili pripomoček, s katerim si bodo ljubitelji križank pri težavnih besedah lahko pomagali. Programski pripomoček za izbrani niz besed, v katerem so znane le določene črke, poišče vse besede v seznamu, ki ustrezajo danemu nizu.
Ključne besede: križanke, leksikon, Java, sortirni algoritmi, iskalni algoritmi
Objavljeno: 27.05.2015; Ogledov: 1247; Prenosov: 95
.pdf Celotno besedilo (1,55 MB)

5.
AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO
Gregor Donaj, 2015, doktorska disertacija

Opis: V nalogi smo se posvetili jezikovnemu modeliranju za avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem besed. Pri takšnem razpoznavanju je še vedno velika težava pravilnost razpoznavanja izgovorjenih besed. Ta je še posebej izrazita pri morfološko kompleksnejših jezikih, kot je slovenščina. Za delovanje sistema razpoznavanja tekočega govora potrebujemo jezikovne modele. Da lahko zgradimo primeren jezikovni model, potrebujemo ustrezno velike učne množice podatkov, ki morajo pri morfološko kompleksnejših jezikih biti še večje. Sodobni razpoznavalniki govora za slovenščino delajo več napak kot razpoznavalniki za druge jezike. Pogost problem so napačno razpoznane končnice besed. To kaže, da je smiselno razmišljati o vključevanju oblikoskladenjskih informacij v jezikovno modeliranje, če hočemo zmanjšati število napak. V doktorski nalogi predstavljamo zasnovo sistema, ki ob običajnih n-gramskih besednih jezikovnih modelih uporablja tudi modele, ki vključujejo informacije o besedni vrsti in slovničnih kategorijah prepoznanih besed. Imenujemo jih morfološki modeli. Razvili smo algoritem, ki na osnovi rezultatov perpleksnosti na razvojni množici določa najprimernejšo strukturo takšnih modelov glede na besedne vrste konteksta besede, ki jo ocenjujemo. Pravimo, da imajo modeli kontekstno odvisno strukturo. Implementirali smo jih kot faktorizirane jezikovne modele. V teh modelih se soočamo z veliko množico različnih možnih kontekstov besede in za vsak kontekst gradimo strukturo modelov ločeno. Pri tem lahko uporabimo le majhen del učne množice. Zato prihaja tudi tukaj do pomanjkanja učnih podatkov, kljub temu da imamo manjše zahteve po velikosti učne množice. Zato smo razvili pristope združevanja različnih kontekstov. Zaradi velikega števila možnih kontekstov in veliko različnih možnosti struktur modelov smo razvili tudi pristope za omejeno iskanje možnih struktur modelov na podlagi postopne gradnje njihovih struktur in sprotnega ocenjevanja. Sistem razpoznavanja je zasnovan v obliki dvoprehodnega algoritma, kjer v drugem prehodu uporabljamo v okviru doktorske disertacije razvite modele. Razvili smo tudi postopek za hitro optimizacijo uteži modelov in postopek dinamičnega uteževanja glede na kontekst besede. Uspešnost razpoznavanja z razvitimi modeli in brez njih smo testirali na slovenski govorni bazi Broadcast News.
Ključne besede: avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem, jezikovno modeliranje, faktorizirani jezikovni modeli, perpleksnost, oblikoskladenjske oznake, dvoprehodni iskalni algoritmi
Objavljeno: 18.05.2015; Ogledov: 1450; Prenosov: 100
.pdf Celotno besedilo (3,68 MB)

6.
Iskanje izvedeno v 0.22 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici