STÍSKAL, B. Návrh algoritmů pro neuronové sítě řídicí síťový prvek [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.
Diplomant se věnoval užití neuronových sítí v telekomunikacích a v souvislosti s tím se seznamil s existujícím modelem neuronové sítě řídicí síťový prvek z predchozich diplomovych praci. Pro řízení daného síťového prvku analyzoval a navrhl dalsi typy neuronových sítí, vhodné topologie pro jednotlivé typy sítí a příslušné učící algoritmy. Modelování a simulaci řízení síťového prvku řešil v prostředí MATLAB-SIMULINK. Porovnal optimalizaci řízení s neuronovou sítí Elman a sítí Layer-recurent (Dynamic network - time-delay) z Neural Network toolboxu v prostředí Matlab pro model síťového prvku se spojovacím polem s centrální pamětí. Diplomant pracoval samostatne a iniciativne a vypracoval praci vhodnou k obhajobe.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění zadání | A | 50/50 | Zadani bylo splneno podle pozadavku vedouciho. |
| Aktivita během řešení a zpracování práce (práce s literaturou, využívání konzultací, atd.) | A | 18/20 | Aktivita byla odpovidajici, diplomant prichazel vzdy vyborne propraven. |
| Formální zpracování práce | A | 18/20 | Prace ma odpovidajici formalni uroven. |
| Využití literatury | E | 5/10 | Diplomant nepodstane podcenil vysledky predchozich DP a nenavazal na ne presne podle predstav vedouciho. |
Hlavním úkolem studenta bylo analyzovat různé typy neuronových sítí pro řízení spojového pole síťového prvku, a to především Elmanovu neuronovou síť a rekurentní neuronovou síť. V teoretické části se student zabývá obecnými principy neuronových sítí a existujících síťových prvků. Praktická část je zpracována velmi laxně. Velká část je věnována popisu ovládání a vytváření neuronových sítí v prostředí MATLAB neural toolbox, což je pro práci nepodstatné. Dle mého názoru hlavním úkolem studenta bylo porovnání vhodnosti Elmanovy neuronové sítě a rekurentní neuronové sítě pro řešení optimalizačních úloh. Srovnání student sice provádí, ale nedostatečně a povrchně. Provedl pouze porovnání počtu epoch trénování na počátečním nastavení vah. V práci se ani nezmiňuje, jak tato optimalizace funguje. Dále testuje schopnost Hopfieldovy neuronové sítě (HNS) optimalizovat spojové pole přepínače, i zde mi chybí podrobnější popis principu této optimalizace. Aby HNS byla schopna řešit optimalizační problémy, je nutné formulovat omezení podle dané optimalizační úlohy ve formě energetické funkce HNS. V práci mi tato formulace energetické funkce HNS pro testovanou optimalizaci spojového pole chybí. Nakonec student popisuje program pro zachytávání paketů, který vytvořil. Tento program nesouvisí se zadáním ani tématem práce, a navíc existuje mnoho Open Source programů s pokročilejšími funkcemi, které by mohl využit. Studentovy bych také vytknul především špatnou čitelnost textu. Dále jsem v práci našel citace pouze na pět zdrojů literatury. Z výše zmíněných důvodů navrhuji známku na rozhraní D a C.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků zadání | B | 17/20 | |
| Odborná úroveň práce | D | 31/50 | |
| Interpretace výsledků a jejich diskuse | B | 16/20 | |
| Formální zpracování práce | D | 6/10 |
eVSKP id 14316