Pages
-
-
Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima
-
Klara Krmpotić Humanitarno razminiranje je proces uklanjanja minsko-eksplozivnih prepreka iz poslijeratnih područja. Prikupljanje informacija i podataka u njima se zapisuje u strukturno definirane zapisnike koji su rukom ispunjavani. Razvojem područja računalnog vida, omogućilo se da se te zapisnike digitalizira i učiniti ih dostupnima u digitalnom formatu, time se postiže brža obrade i analize tih podataka.
U ovome radu s namjerom da se pročita tekst s minskih zapisnika. To se postiglo...
-
-
Primjena modela evolucijskog učenja na probleme optimizacije
-
Edi Smoljan U ovom radu ispitane su mogućnosti implementacije LEM-a (Learnable Evolution Model) u svrhu rješavanja problema iz različitih domena korištenjem pravila ili uzoraka koji se pojavljuju u samim podacima. Opisano je testno okružje u kojemu je implementiran modularni algoritam i sve komponente koje su potrebne za rješavanje određenih problema. Implementacija LEM-a nad problemima čije je rješenje prikazano poljem realnih brojeva izvedena je na dva načina: pronalaskom pravila uz pomoć...
-
-
Primjena modela optimalnih tokova snaga u naprednim distribucijskim mrežama
-
Lovro Lukač S obzirom na porast integracije niskougljičnih tehnologija u distribucijskim mrežama potreban je razvoj alata koji analiziraju njihov utjecaj na tehno-ekonomske prilike u mrežama te omogućuju kvalitetno planiranje i vođenje distribucijskog sustava. U radu je dan kratak pregled i usporedba raznih modela optimalnih tokova snaga. Prikazan je model trofaznih optimalnih tokova snaga koji je pogodan za analizu niskonaposnkih mreža u kojima je zbog velikog broja jednofazno priključenih...
-
-
Primjena modela s dugom kratkoročnom memorijom na predviđanje performansi u višezadaćnom radu
-
Luka Panđa Ovaj rad se fokusira na donošenje predviđanja kroz različite vremenske horizonte koristeći različite modele s dugom kratkoročnom memorijom. Koristeći PyTorch biblioteku unutar programskog jezika Python, konstruiramo različite arhitekture modela temeljenih na dugoj kratkoročnoj memoriji, provodimo njihovu evaluaciju koristeći standardne metrike evaluacije te predstavljamo metodu reprezentiranja diskretnih događaja u kontekstu vremenskih sekvenci. Modeli se pokazuju ograničeno...
-
-
Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga
-
Marta Vidas Primjena strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga koristi se kao pomoć pri dijagnosticiranju ili u praćenju progresa neuroloških poremećaja te pri donošenju odluka u njihovom liječenju. Kod novorođenčadi, predikcija dobi mozga i njeno odstupanje u odnosu na postmenstrualnu dob može poslužiti u pravovremenom otkrivanju prognoza razvojnih, neuroloških i psihijatrijskih poremećaja. U ovom radu dan je pregled metoda strojnog učenja koje su korištene za predikciju dobi...
-
-
Primjena modelskog prediktivnog upravljanja u optimizaciji gibanja robota
-
Marko Šarlija Kiwi je naziv za manipulatora tipa SCARA, konfiguracije RRTR. Kiwi-jem se upravlja iz Matlab-a, odnosno Simulink-a putem CAN-a, preko Real-Time Linux ciljnog racunala. Modelsko prediktivno upravljanje (MPC) se zasad uglavnom koristi za upravljanje sporim i relativno linearnim sustavima. U ovom radu MPC je upotrebljen za upravljanje pozicijom prvog zgloba Kiwi-ja. Izrađen je nelinearan dinamicki model prvog zgloba koji dobro opisuje njegovo vladanje. Razvijen je optimizacijski algoritam...
-
-
Primjena mreža u epidemiologiji
-
Bruno Bušić U ovome radu objašnjeni su osnovni epidemiološki modeli podložan-zaražen (engl. Susceptible-infectious model, skraćeno SI model), podložan-zaražen-oporavljen (engl. Susceptible-Infectious-Recovered model, skraćeno SIR model), podložan-zaražen-podložan (engl. Susceptible-Infectious-Susceptible model, skraćeno SIS model) te podložan-zaražen-oporavljen-podložan (engl. Susceptible-Infectious-Recovered-Susceptible model, skraćeno SIRS model). Zatim su za prikaz širenja epidemije...
-
-
Primjena naprednih tehničkih mjera s ciljem umanjivanja rizika gubitka i curenja klasificiranih podataka
-
Marko Arambašić U današnje je vrijeme poslovanje bez razmjene sigurnosno osjetljivih službenih, pa i klasificiranih podataka, nezamislivo. S ciljem unaprjeđenja poslovanja i konkurentnosti na globalnom tržištu, organizacije, institucije i pravne osobe sve se češće okreću elektroničkoj razmjeni podataka. Podaci se elektronički razmjenjuju informacijskim sustavima, što sa sobom nosi određene rizike informacijske sigurnosti proizašle iz okruženja u kojem organizacija, institucija ili pravna...
-
-
Primjena načela univerzalnog dizajna na razvoj virtualnog ureda
-
Josip Deglin Virtualni ured pruža funkcionalnosti ureda zaposlenicima koji obavljaju poslove ureda putem weba. U ovom radu je za programsko rješenje "Mreža virtualnih ureda" predložen i implementiran dizajn korisničkog sučelja i korisničkih interakcija za funkcionalnosti vezane uz poslovanje virtualnog ureda poput upravljanja i prikaza obavijesti, upravljanja događajima te upravljanja zahtjevima za izdavanje određenih potvrda korisnicima. Predloženi dizajn je u skladu s načelima univerzalnog...
-
-
Primjena nenadziranog strojnog učenja za akviziciju glagolskih razreda iz korpusa
-
Filip Čulinović Problem sličnosti riječi težak je problem područja analize prirodnog jezika. U ovom radu opisano je stvaranje glagolskih razreda pomoću metoda nenadziranog strojnog učenja. Korišten je algoritam grupiranja MCL te je rad modela isproban na podacima korpusa hrwac. Implementacija modela je ostvarena u programskom jeziku Python.
-
-
Primjena neparametarskih algoritama u optimizaciji
-
Marko Budiselić Neparametarskim algoritmima postiže se brža prilagodba algoritma konkretnom problemu, što je svakako prednost u odnosu na algoritme koji posjeduju neki skup parametara. S druge strane, neparametarski algoritmi obično su ograničeni na neki mali skup prikaza rješenja koji oni mogu izgenerirati. Ako se problem može jednostavno prikazati onim prikazom s kojim radi neki neparametarski algoritam onda svakao treba probati riješiti problem koristeći neparametarske algoritme. Ovim radom...
-
-
Primjena neuralnih mreža na bojanje grafova
-
Matija Roginić Početni problem bio je razvijanje neuralne mreže za određivanje kromatskog broja
grafa. Odlučili smo se za konvolucijsku neuralnu mrežu zato što prema literaturi daje
najbolje rezultate za ovakav problem. Na raspolaganju smo imali bazu od 1000 grafova
koje smo podijelili u tri skupa (za učenje, provjeru i testiranje). Mrežu smo istrenirali
te zatim provjerili njene performanse na skupu za testiranje. Došli smo do rezultata da
u 80% slučajeva ona točno predviđa kromatski broj....
Pages
