Klasifikace dat s využitím umělých neuronových sítí

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (předseda) doc. Ing. Renata Wagnerová, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Stanislav Věchet, Ph.D. (člen) Ing. Olga Davidová, Ph.D. (člen) RNDr. Jiří Dvořák, CSc. (člen) doc. Ing. Jan Roupec, Ph.D. (člen)cs
but.defencecs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStrojírenstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMatoušek, Radomilcs
dc.contributor.authorGurecká, Hanacs
dc.contributor.refereeDvořák, Jiřícs
dc.date.accessioned2019-04-04T04:29:14Z
dc.date.available2019-04-04T04:29:14Z
dc.date.created2016cs
dc.description.abstractPráce se zabývá neuronovými sítěmi využívanými ke klasifikaci dat. Teoretickou náplní práce je představení tří základních typů neuronových sítí využitelných ke klasifikaci dat. Těmito sítěmi jsou dopředná neuronová síť se zpětným šířením chyby, Hopfieldova síť s minimalizací energetické funkce a Kohonenova metoda samoorganizačních map. Ve druhé části práce jsou tyto algoritmy naprogramovány a testovány v prostředí Matlab. Na konci testování každé sítě jsou diskutovány výsledky.cs
dc.description.abstractThe thesis deals with neural networks used in data classification. The theoretical part presents the three basic types of neural networks used in data classification. These networks are feedforward neural network with backpropagation algorithm, the Hopfield network with minimization of energy function and the Kohonen’s method of self-organizing maps. In the second part of the thesis these algorithms are programmed and tested in Matlab environment. At the end of each network testing results are discussed.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationGURECKÁ, H. Klasifikace dat s využitím umělých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2016.cs
dc.identifier.other93030cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/61085
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectNeuronové sítěcs
dc.subjectzpětné šíření chybycs
dc.subjectHopfieldova síťcs
dc.subjectKohonenovy samoorganizační mapycs
dc.subjectklasifikace datcs
dc.subjectNeural networksen
dc.subjectBackpropagationen
dc.subjectHopfield neten
dc.subjectKohonen self-organizing mapsen
dc.subjectdata classificationen
dc.titleKlasifikace dat s využitím umělých neuronových sítícs
dc.title.alternativeData Classification using Artificial Neural Networksen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2016-06-22cs
dcterms.modified2016-06-23-10:50:17cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid93030en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 20:07:28en
sync.item.modts2021.11.12 19:25:45en
thesis.disciplineAplikovaná informatika a řízenícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
3.99 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_93030.html
Size:
9.21 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_93030.html
Download
Collections
2016