Pages
-
-
Metode gradijentnog spusta u strojnom učenju
-
Nora Ivić U ovom završnom radu dan je pregled optimizacijskih metoda koje se temelje na algoritmu gradijentnog spusta te je diskutirana njihova brzina konvergencije. Za bezuvjetnu minimizaciju glatkih konveksnih funkcija obrađena je metoda gradijentnog spusta, kao metoda prvog reda, i Newtonova metoda, kao metoda drugog reda. Nadalje, kako bismo proširili područje primjene gradijentnog spusta, za generalizaciju na nediferencijabilne Lipshitz-kontinuirane funkcije prikazana je metoda...
-
-
Metode izdvajanja alfa ritma iz EEG signala
-
Tea Zavacki Promjene u mentalnim, emocionalnim i psihološkim stanjima čovjeka popraćene su promjenama u moždanoj aktivnosti. Moždana aktivnost je posljedica sinkrone električne aktivnosti velikog broja živčanih stanica (neurona) u mozgu. Elektroencefalografija (EEG) je neinvazivna metoda snimanja električne aktivnosti mozga pomoću elektroda postavljenih na skalp ispitanika. U EEG-u se pojavljuje pet karakterističnih valnih oblika (alfa, beta, gama, theta i delta valovi).
Alfa valovi...
-
-
Metode izgradnje polja najduljih zajedničkih prefiksa niza
-
Marko Mesarić U okviru ovog završnog rada obrađene su strukture podataka koje se često koriste u bioinformatici: sufiksno polje, polje najduljih zajedničkih prefiksa (LCP polje) i Burrows-Wheelerova transformacija znakovnog niza. Analizirane su različite metode izgradnje LCP i BWT polja s posebnim osvrtom na nedavno objavljeni algoritam u kojemu je dodatni memorijski prostor za izgradnju LCP polja O(1). Algoritmi za izgradnju BWT i LCP polja implementirani su u programskom jeziku C++. Uspoređene su...
-
-
Metode klasificiranja i grupiranja podmreža
-
Antonio Šoštar Analiza velikih mreža je dosta raširena grana u računarskoj znanosti. Ovaj rad se bavi problemima sličnosti podmreža, pronalaženjem podmreže u velikim mrežama i klasifikacijom mreža, a naglasak je na izradi efektnog postupka za analizu velikih mreža koji su izvedivi u konačnom vremenu. Sličnost podmreža određuje se analizom topologije podmreže, konkretno, jezgrenom (kernel) funkcijom, odnosno graphlet kernelom. Kod traženja slične podmreže unutar velike mreže naglasak je...
-
-
Metode optimizacije parametara konvolucijskih neuronskih mreža
-
Marin Ovčariček Konvolucijske neuronske mreže su model koji se često koristi u strojnom učenju zbog svoje prilagodljivosti. Kako bi se mreža dobro prilagodila određenom problemu potrebno optimizirati kombinaciju niza parametara koji će utjecati na sposobnost generalizacije i brzinu učenja. U ovom radu predstavljeni su metode koje se mogu koristiti i parametri koji se mogu namještati za vrijeme optimizacije neuronske mreže. Dodatno odrađena je optimizacija nad kombinacijama parametara te je...
-
-
Metode osiguranja kvalitete procesa integracije u projektima upravljanja poslovnim informacijama
-
Melita Fertalj U ovom radu je opisan integracijski proces koji je implementiran za učitavanje, preoblikovanje i punjenje podataka, modelirano skladište podataka, definirane metrike za evaluaciju podataka te razvijeno programsko rješenje za automatizaciju testiranja.
Integracijski proces (ETL) je implementiran korištenjem alata za ekstrahiranje, transformaciju i punjenje podataka Talend Open Studio for Data Integration. Transakcijska baza podataka i skladište podataka su izgrađeni pomoću alata...
-
-
Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka
-
Ela Grga Pojava tokova podataka uvela je novu dimenziju strojnog učenja. U tokovima podataka
podaci najčešće pristižu kontinuirano i velikom brzinom. Analiza toka podataka u stvarnom
vremenu zahtijeva algoritme i modele koji se mogu prilagoditi promjenjivoj distribuciji
podataka, nositi se s pomicanjem koncepta, neuravnoteženosti klasa i stvarati predviđanja u
hodu, kako podaci pristižu.
Cilj ovog diplomskog rada bio je usporediti dvije metode koje se bave pomakom koncepta
u tokovima...
-
-
Metode pregovora u raspodijeljenom sustavu s kratkotrajnim komunikacijskim vezama
-
Renato Paulić Bluetooth Low Energy nova je tehnologija koja se ističe iznimno malom potrošnjom energije, niskom cijenom te specifičnim modelom oglašavanja i skeniranja paketa. Ova tehnologija prvenstveno je namijenjena komunikaciji primjenom malih paketa na kratkim udaljenostima. Ova tehnologija se može koristiti pri realizaciji pregovora mobilnih uređaja u raspodijeljenom sustavu, a to je moguće ostvariti uspostavom veze ili bez uspostave veze. Svojstva realizacija pregovora na mobilnim uređajima...
-
-
Metode prikupljanja energije iz okoline u bežičnim mrežama osjetila
-
Marko Vuglec U ovome radu složen je demonstracijski kovčeg pomoću kojeg su ispitana tri sklopa za prikupljanje energije iz okoline. Prikupljana je sunčeva, kinetička i toplinska energija. Prilikom toga korišteni su sklopovi EH4295 i EH300 koji su se pokazali kao dobar izbor za pohranu i prikupljanje. Kao potrošač korišten je čvor bežične mreže osjetila IRIS XM21010 koji je programiran sa par različitih programa. Programi su razvijani u razvojnoj okolini Eclipse koja je složena za tu...
-
-
Metode razlikovanja govora i glazbe u digitalnim zvučnim zapisima
-
Ivan Križanić U sklopu ovog diplomskog rada obrađen je povijesni pregled na metode razlikovanja govora i glazba te je napravljen pregled različitih čimbenika koji utječu na uspješnost klasifikacije. To su prije svega parametri zvuka, u vremenskoj domeni postotak okvira niske energije i broj prolaza kroz ništicu, u frekvencijskoj domeni spektralni centroid, spektralni tok, frekvencija većinske spektralne snage te u kepstralnoj domeni modulacijska energija na 4 Hz i modul razlike spektra i...
-
-
Metode skrivanja i reverzni inženjering zlonamjernog programskog koda
-
Andrej Jurić Zlonamjerni program (eng. malware) jest svaki program specifično dizajniran u svrhu nanošenja štete zaraženom sustavu, bilo da je riječ o ometanju njegova rada, preuzimanju kontrole ili krađi podataka kroz bilo kakav oblik neovlaštenog pristupa. U svrhu izbjegavanja detekcije, zlonamjerni programi skrivaju svoj kod zbog čega ih je u praksi nemoguće zagarantirano otkriti putem automatiziranih rješenja kao što su antivirusni programi. Stoga se u računarstvu svakodnevno koristi...
-
-
Metode strojnog učenja u klasifikaciji signala EEG-a kod afektivnih poremećaja
-
Ivan Skorupan Nebalansirani skupovi podataka su česti u medicinskoj praksi. Klasični algoritmi strojnog učenja pate od prenaučenosti na nebalansiranim skupovima pa su potrebne posebne metode za unaprjeđenje modela. U ovom radu je provedena klasifikacija značajki signala EEG-a po medicinskim dijagnozama nad nekoliko tablica koristeći modele stroja potpornih vektora, k najbližih susjeda, slučajne šume te AdaBoosta. Analizirani su rezultati klasifikacije i pokazano je da modeli AdaBoost i stroj...
Pages
