| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Algoritem določanja funkcijske odvisnosti povezav med vozlišči v kompleksnih mrežah
Avtorji:ID Jesenko, David (Avtor)
ID Žalik, Borut (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf DOK_Jesenko_David_2018.pdf (11,91 MB)
MD5: 2CC44B012F0A003D87B550100EDD6025
PID: 20.500.12556/dkum/76ad59af-0849-433b-9b7e-d7ab56146743
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorska disertacija
Tipologija:2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V doktorski disertaciji predstavimo nov dvonivojski evolucijski algoritem za določanje funkcijske odvisnosti med netopološkimi lastnostmi vozlišč in povezavami v kompleksnih mrežah. Rezultat algoritma je neenačba, ki določa povezljivost med izbranima vozliščema kompleksne mreže. Na prvem nivoju predstavljenega algoritma poiščemo obliko neenačbe, na drugem nivoju pa ustrezne koeficiente in odločitveni prag. Ocenitveno funkcijo, ki je ozko grlo predlaganega algoritma, smo implementirali na grafično procesni enoti s tehnologijo CUDA, s čimer dosežemo učinkovito vzporedno izvajanje. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije pokažemo primernost predstavljenega algoritma za analizo naravnih kompleksnih mrež. V primerjavi z metodami strojnega učenja in evolucijskimi algoritmi dosežemo boljše rezultate. Doktorsko disertacijo zaključimo s pregledom opravljenega dela in ovrednotenjem našega prispevka na raziskovalnem področju.
Ključne besede:evolucijski algoritmi, strojno učenje, kompleksne mreže, netopološke lastnosti vozlišč, funkcijski zapis, paralelno računanje, GPGPU, CUDA
Kraj izida:Maribor
Založnik:[D. Jesenko]
Leto izida:2018
PID:20.500.12556/DKUM-69973 Novo okno
UDK:004.421:519.254(043.3)
COBISS.SI-ID:294829312 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:LQBHNERN
Datum objave v DKUM:03.05.2018
Število ogledov:1789
Število prenosov:293
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:An algorithm for determining the functional relation of nodes' connectivity in complex networks
Opis:In this Doctoral thesis, a new two-level evolutionary algorithm is introduced for defining the functional dependency between non-topological nodes' properties and complex networks' edges. The result of the algorithm is a threshold function, which determines connectivity between nodes in a complex network. A suitable function form is achieved at the first level, while the second level is used for an optimal function fitting. The evaluation function, which is a bottleneck of the proposed algorithm, is implemented on a general purpose graphic processing unit using CUDA. In that way, the parallelization of the algorithm is achieved. The suitability of the algorithm for complex network analysis is presented within the experimental part of the thesis. A comparison with machine learning and evolutionary algorithms showed the superiority of the proposed algorithm. Critical evaluation of the work done and addressing the main contributions of this work conclude the thesis.
Ključne besede:evolutionary algorithms, machine learning, complex network, non-topological node properties, function definition, parallel computing, GPGPU, CUDA


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici