Završni radovi | FER Repository

: Prebrojavanje razapinjućih stabala grafa; Dorian Kablar
Tema ovog rada je prebrojavanje razapinjućih stabala grafa. Predstavljeni su osnovni pojmovi teorije grafova, zatim je predstavljen pojam razapinjućeg grafa, razne primjene, te računanje broja razapinjućih stabala pomoću rekurzivnih relacija. Predstavljeni su iskaz i dokaz matričnog teorema o stablima, te primjene. Na kraju je prikazan rad web-aplikacije Graphelite za računanje s grafovima.

: Precizna detekcija prometnih čunjeva laserskim senzorom udaljenosti na stazama za utrku automobila; Ante Vinković
Detekcija i lokalizacija značajki u prostoru ima važnu ulogu u autonomiji vozila jer je to preduvjet za ispravno zaključivanje o okolini vozila. Okoline koje su ljudi napravili često imaju lako uočljive diskretne markere za olakšanu estimaciju položaja autonomnih sustavima. Studentsko natjecanje "Formula Student Driverless" (FSD) primjer je takve okoline gdje prometni čunjevi označavaju rubove staze. U tom natjecanju FSD trkaći bolid treba autonomno doći do cilja. Zbog zahtjeva za...

: Precizni sustav za mjerenje napona niske frekvencije; Nikola Kaužljar
Precizni sustav za mjerenje napona niske frekvencije Realiziran je mjerni sustav sa ciljanom točnošću od 0.05%, mjernim opsegom od 0 V do 10 V, temperaturnim opsegom od 15°C do 30°C, maksimalnom frekvencijom mjerenja od 0.5 Hz sa odgovarajućom zaštitom mjernog sklopovlja od prenapona i reverznih napona te sa odgovarajućom programskom podrškom za umjeravanje i digitalni prikaz podataka. Izrađene su sheme, izabrane komponente koje najbolje odgovaraju zahtjevima bez prevelikog...

: Precizno otporničko djelilo napona s malom faznom pogreškom; Bruno Sandrić
Cilj ovog završnog rada je konstrukcija preciznog otporničkog djelila napona s malom faznom pogreškom. Ulazni signal napona dijeli se među izoliranim i oklopljenim otpornicima. Utjecaj smetnji umanjen je oklapanjem vodova i otpornika te korištenjem pomoćnog djelila napona u paraleli spojenim s glavnim djelilom. Dijelilo je konstruirano u programskom alatu Altium. Opisane su korištene komponente i način kako su spojene na PCB.

: Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom; Krešimir Baković
Tržište vrijednosnih papira je jedno od najpromatranijih te najvećih tržišta općenito te kao takvo privlači brojne investitore. Upravo navedeno omogućava moguće ostvarivanje profita tj. zaradu. S ciljem predikcije kretanja cijene dionice, u ovom diplomskom radu izrađena su 2 modela koji vrše predikciju za 1 dan unaprijed. Programska podrška za modele izvedena je kao Python skripta unutar virtualnog okruženja PyCharm. Oba modela vrše predikciju zaključne cijene dionica...

: Predikcija cijena nekretnina i najma na području grada Zagreba korištenjem modela strojnog učenja; Ana Skukan
Ovaj rad istražuje primjenu modela strojnog učenja za predikciju cijena nekretnina i najma u Zagrebu. Prikupljeni su podaci s internetskih izvora korištenjem tehnike web scrapinga te su pohranjeni u bazu podataka PostgreSQL. Nakon čišćenja podataka i deskriptivne analize, identificirani su ključni faktori koji utječu na cijene nekretnina. Korištenjem različitih modela strojnog učenja kao što su linearna regresija, stablo odlučivanja, Random Forest, Gradient Boosting i...

: Predikcija cijena vrijednosnica zasnovana na Dynamic Time Warping udaljenosti; Lovro Mutvar
Cilj ovog rada bila je predikcija smjera kretanja cijena dionica na temelju Dynamic Time Warping udaljenosti vremenskih nizova. Ulazni podaci bili su cijene 368 dionica iz S&P (Standard & Poor's) indeksa u razdoblju od 3.6.2013. do 6.4.2017., ukupno 970 radnih dana. U okviru ovog rada implementirani su i detaljno objašnjeni klasifikacijski algoritmi strojnog učenja: algoritam k – najbližih susjeda (engl. k – nearest neighbours, KNN) i algoritam stroja potpornih vektora (engl....

: Predikcija dobi iz slika magnetske rezonancije mozga temeljena na prijenosnom učenju; Andrija Banić
Predviđanje dobi mozga putem magnetske rezonancije postalo je ključna metoda za procjenu neurološkog zdravlja. U ovom radu korišteno je prijenosno učenje s pretreniranim konvolucijskim neuronskim mrežama, prvotno treniranim na LifespanCN bazi podataka, za predviđanje dobi mozga. Model je testiran na IXI i ADNI bazama podataka, uspješno razlikujući kontrolne skupine od osoba s Alzheimerovom bolešću i blagim kognitivnim oštećenjem. Iako su rezultati pokazali potencijal modela kao...

: Predikcija kratkoročnih vremenskih uvjeta primjenom algoritama strojnog učenja; Dora Nevidal
Vremenskom prognozom pokušavaju se predvidjeti razina temperature, vlage i ostalih vremenskih čimbenika u nekom budućem vremenskom periodu. Koristeći razne računske metode nad prikupljenim meteorološkim podacima, meteorolozi predviđaju kako će se mijenjati vrijeme na određenoj lokaciji u bližoj budućnosti. Predikcije vremena uglavnom se računaju za velika područja, na kojem zbog razlika na terenu vremenski uvjeti mogu biti nejednoliki. Jedan od načina poboljšanja točnosti...

: Predikcija osobnosti na temelju obrade prirodnog jezika uporabom metoda dubokog učenja; Marija Frković
U sklopu ovog diplomskog rada istraženi su osnovni koncepti obrade prirodnog jezika te je nad skupom podataka, koji sadrži tekstualne objave i Myers-Briggs tipove osobnosti autora, izvršen niz radnji za obradu teksta. Za zadatke obrade prirodnog jezika najčešće se koriste LSTM neuronske mreže, dizajnirane za obradu duljih nizova podataka. U sklopu rada je istražen utjecaj strukturalnih hiperparametara na rezultate klasifikacije teksta pomoću LSTM neuronskih mreža. Zatim je...

: Predikcija otvorenosti prozora u naprednoj zgradi umjetnom inteligencijom; Mihael Ratkovčić
Ovaj projekt istražuje primjenu naprednih tehnologija i strojnog učenja za razvoj inteligentnog sustava koji predviđa status prozora na temelju podataka prikupljenih sa senzora i vanjskih meteoroloških podataka. Korištenjem dvaju modela strojnog učenja, Random Forest i Gradient Boosting, analizirane su njihove performanse u zadatku predviđanja statusa otvorenosti prozora. Projekt uključuje implementaciju API-ja za dohvaćanje vanjskih meteoroloških podataka i uspostavu računalnog...

: Predikcija popularnosti objava na Twitteru; Leo Obadić
Velik broj ljudi koristi društvene mreže. Gotovo svatko može objaviti informacije koje ne moraju biti točne. Kako bismo bolje razumjeli što čini takve informacije popularnim, pojavila se potreba za modelima koji mogu obraditi golem skup informacija. U ovom radu smo konstruirali skup podataka sačinjen od objava prikupljenih s Twittera. Svaka je objava iz domene obrade prirodnog jezika te uključuje sažetak i naslov znanstvenog rada dohvaćenog preko poveznice iz objave. U ovom radu...

Pages