Pages

Neizrazita logika u analizi vremenskih sljedova
Neizrazita logika u analizi vremenskih sljedova
Vinko Kolobara
Uobičajeni algoritmi analize financijskih vremenskih slijedova uglavnom su temeljeni na pravilima koja signaliziraju optimalno vrijeme ulaska ili izlaska iz pozicije u određenom slijedu. Zbog toga je korišten neizraziti sustav zaključivanja koji također omogućuje definiranje pravila pa i učenje istih uz neki algoritam strojnog učenja, tj. genetski algoritam. Uz primjenu na financijske vremenske slijedove, ispitana je sposobnost učenja neizrazitih pravila i na problemima...
Neizrazito upravljanje formacijom letjelica s četiri rotora
Neizrazito upravljanje formacijom letjelica s četiri rotora
Vatroslav Čelan
Radom na zadatku potrebno je razviti algoritam upravljanja formacijom letjelica zasnovan na neizrazitoj logici. Pri razvoju algoritma potrebno je pretpostaviti da su položaji letjelica mjerljivi i dostupni cijeloj formaciji. Rad algoritma potrebno je ispitati simuliranjem u programskom alatu Matlab. Nadalje, potrebno je razmotriti mogućnost implementacije razvijenog algoritma na realnim letjelicama tipa Parrot.
Neizrazito upravljanje istosmjernim pretvaračem za praćenje točke maksimalne snage u fotonaponskim sustavima
Neizrazito upravljanje istosmjernim pretvaračem za praćenje točke maksimalne snage u fotonaponskim sustavima
David Antonio Modrušić
Na temelju matematičkog modela fotonaponskog modula može se reći kako njegova I-V i P-V karakteristika nisu pogodne za upravljanje zbog svoje nelinearnosti te se javlja potreba za alternativnim načinima upravljanja. U radu je napravljena simulacija P&O algoritma (algoritma promijeni i osmotri), algoritma inkrementalne vodljivosti te algoritma temeljenog na neizrazitoj logici. Snimljeni su odzivi izlazne snage fotonaponskog panela kako bi se napravila usporedba djelovanja pojedinog...
Nelinearni matematički modeli regulacijskih sustava u hidroelektrani
Nelinearni matematički modeli regulacijskih sustava u hidroelektrani
Tomislav Baškarad
Matematičko modeliranje regulacijskih sustava u hidroelektrani se sastoji od opisa dijelova hidroelektrane pomoću nelinearnih diferencijalnih jednadžbi te uporabe programskog paketa Matlab/Simulink. Rad se sastoji od 5 glavnih poglavlja. Uvod obuhvaća prikaz opsega rada i temeljne pojmove vezane uz podjelu hidroelektrana te opis visokotlačne derivacijske hidroelektrane. U 3. poglavlju su detaljno razrađeni nelinearni matematički modeli svih elemenata hidroelektrane od zahvata do...
Nelinearni model dvotaktnog benzinskog motora za bespilotnu letjelicu
Nelinearni model dvotaktnog benzinskog motora za bespilotnu letjelicu
Ivo Kutleša
U ovom radu opisana je identifikacija nelinearnog modela dvotaktnog benzinskog motora DLE-111 za bespilotnu letjelicu. Model je identificiran pomocu MLP (Multi Layer Perceptron) neuronske mreže. Ulaz u neuronsku mrežu je trenutni gas izražen u postotku i 5 prethodnih stanja (5 parova gas-brzina) kako bi se simulirala dinamika sustava. Izlaz je trenutna brzina. Odstupanja brzine modela motora ne prelaze 30 okretaja u minuti. To je prihvatljivo jer se brzina motora krece od otprilike 1000...
Nenadzirani postupci za redukciju broja boja u slikama
Nenadzirani postupci za redukciju broja boja u slikama
Tomislav Kreš
U radu je dan pregled osnovnih nadziranih i nenadziranih algoritama za redukciju (kvantizaciju) broja boja na slici. Odabranim algoritmima detaljno je objašnjen način rada te je opisana njihova implementacija. Za testiranje i analizu algoritama pripremljen je testni skup slika različitih veličina i slikovnih elemenata nad kojim je provedena redukcija sa svakim algoritmom te su predstavljeni i analizirani dobiveni rezultati kroz nekoliko različitih mjera.
Nenadzirano učenje modela za monokularnu procjenu dubine
Nenadzirano učenje modela za monokularnu procjenu dubine
Ivan Bilić
Monokularna procjena dubine loše je postavljen problem kojeg karakterizira nedostatak geometrijskih ograničenja, a primjena dubokog učenja pokazuje se plodonosnom u računalnom vidu. Pristup zadatku podrazumijeva nenadzirano učenje dubokih konvolucijskih neuronskih mreža za procjenu dubine i relativne poze kamere, temeljenih na široko rasprostranjenoj arhitekturi U-Net. Pojedine induktivne pristranosti te korisna geometrijska svojstva - poput rijetke povezanosti i ekvivarijantnosti s...
Nenadzirano učenje optičkog toka
Nenadzirano učenje optičkog toka
Antonio Pavliš
Zadatak procijene optičkog toka jedan je od neriješenih problema u području računalnog vida. Optički tok ima široku primjenu u praksi te se zbog toga pojavljuju brojni pokušaji rješavanja ovog problema. Počevši od formulacije problema kao optimizacijskog postupka te korištenja ručno dizajniranih opisnika, današnje stanje tehnike u području optičkog toka postignuto je dubokim konvolucijskim modelima. Primjer takvog dubokog konvolucijskog modela je RAFT koji se sastoji od tri...
Nenadzirano učenje procjene dubine jednookim vidom
Nenadzirano učenje procjene dubine jednookim vidom
Kristijan Bartol
Rekonstrukcija strukture prirodnih scena vrlo je važan sastojak mnogih praktičnih primjena računalnog vida. Posebno su zanimljivi pristupi koji učenje provode na slijedu slika jedne kamere jer ne zahtijevaju komplicirane sustave za pribavljanje i označavanje podataka za učenje. U posljednje vrijeme, veliki uspjeh u tom području ostvaruju metodu temeljene na dubokim konvolucijskim modelima. U okviru rada, proučen je model nenadziranog učenja procjene geometrijskih značajki iz...
Nenadzirano učenje značajki govora korištenjem neuronskih mreža baziranih na autoenkoderskim arhitekturama
Nenadzirano učenje značajki govora korištenjem neuronskih mreža baziranih na autoenkoderskim arhitekturama
Luka Murn
Nenadzirano učenje značajki i nižedimenzionalnih reprezentacija podataka nalazi primjene u strojnom učenju, kompresiji s gubitkom i sl. Postojeće metode poput analize osnovnih komponenata (PCA) se često baziraju na linearnim transformacijama podataka, dok su modernije metode bazirane na neuronskim mrežama bolje opremljene za prepoznavanje nelinearnih odnosa u podacima. U okviru diplomskog rada implementiran je sustav za nenadzirano učenje značajki govora korištenjem rijetke...
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja metodom konformne predikcije
Josip Domazet
Konformna predikcija neparametarska je metoda za kvantificiranje neizvjesnosti modela strojnog učenja. Može se koristiti povrh bilo kojeg modela strojnog učenja. Konformna predikcija proizvodi kalibrirane prediktivne skupove i garantira marginalnu pokrivnost točne vrijednosti koristeći konačan broj podatkovnih točaka, bilo koji model i bilo koju podatkovnu distribuciju. Mjerna nekonformnosti je ključan koncept konformne predikcije i mjera je koliko se novi primjerak ne konformira...
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela za klasifikaciju teksta korištenjem konformne predikcije
Neparametarsko kvantificiranje neizvjesnosti modela za klasifikaciju teksta korištenjem konformne predikcije
Patrik Đurđević
Modeli obrade prirodnog jezika za klasifikaciju teksta sve se više koriste za rješavanje društveno korisnih zadataka kao što je analiza sentimenta. Algoritmi za konformno predviđanje nadograđuju uobičajenu paradigmu strojnog učenja i pomažu ekspertima u rješavanju ovih zadataka omogućujući im da izravno odrede stopu pogreške modela, uz mogućnost predviđanja više klasa za određeni primjer. Ovaj završni rad istražuje različite algoritme strojnog učenja i uspoređuje...

Pages