Využití umělé inteligence ve vibrodiagnostice

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Róbert Jankových, CSc. (předseda) (místopředseda) Ing. Jan Šrámek, Ph.D. (člen) Ing. Michal Drlík, Ph.D. (člen) doc. Dr. Ing. Daniel Prostredník, CSc. (člen) prof. Ing. Milan Oravec, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudentka v úvodu práce představila cíle své diplomové práce, základní terminologii a software použitý pro zpracování dat. Následně studentka představila vstupní data, která byla použita pro zpracování. Popsala různé prediktory, zdůvodnila jejich volbu a zařadila i slajd o implementaci klasifikačních modelů. Taktéž popsala princip metody záměn, metodu nejbližších sousedů a metodu neuronových sítí. Otázka oponenta:“ Jak jste zvolil vybrané prediktory a jaké další prediktory je možné využít?“ byla zodpovězena výčtem dalších použitelných prediktorů se zdůvodněním volby. Otázka oponenta:“ Jakým způsobem by bylo možné zvýšit úspěšnost modelů při klasifikaci?“ byla zodpovězena doporučením pro další optimalizaci sw. Na otázku oponenta: “Uveďte knihovny a funkce, které bylo nutné doplnit do úvodní instalace GNU Octave.“ studentka uvádí: libSVM a Program Kernels a vysvětluje oblasti software, ve kterém jsou tyto části implementovány. Jakým způsobem lze provádět vibrodiagnostiku? Studentka odpovídá, že měření lze provádět např. akcelerometrem. Zkušební komise upozorňuje na nedostatky práce, které brání úspěšnému nasazení software do praxe. Komise doporučují více rozpracovat prvky technické diagnostiky. Zkušební komise požaduje další vysvětlení původu naměřených hodnot. V práci postrádá výsledky vytvořeného software. Upozorňuje na formulační nedostatky práce. Chybí taktéž exportované výsledky, které by bylo možné kontrolovat. Jak jste přešla od časového průběhu do průběhu FFT? Studentka stručně popisuje FFT transformaci. Otázka je doplněna ze strany komise.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStrojní inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorZuth, Danielcs
dc.contributor.authorDočekalová, Petracs
dc.contributor.refereeHuzlík, Rostislavcs
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractDiplomová práce pojednává o strojovém učení, expertních systémech, fuzzy logice, genetických algoritmech, neuronových sítích a teorii chaosu, které spadají do kategorie umělé inteligence. Cílem práce je popsat a implementovat tři různé klasifikační metody, podle kterých bude zpracován soubor dat. Pro aplikaci dat bylo zvoleno SW prostředí GNU Octave z licenčních důvodů. Dále vyhodnotit úspěšnost klasifikace dat včetně vizualizace. Pro srovnání jsou použity tři různé klasifikační metody, abychom mohli zpracovaná data mezi sebou porovnávat.cs
dc.description.abstractThe diploma thesis deals with machine learning, expert systems, fuzzy logic, genetic algorithms, neural networks and chaos theory, which fall into the category of artificial intelligence. The aim of this work is to describe and implement three different classification methods, according to which the data set will be processed. The GNU Octave software environment was chosen for the data application for licensing reasons. Further evaluate the success of data classification, including visualization. Three different classification methods are used for comparison, so that we can compare the processed data with each other.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationDOČEKALOVÁ, P. Využití umělé inteligence ve vibrodiagnostice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2021.cs
dc.identifier.other132670cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/198343
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectUmělá inteligencecs
dc.subjectfuzzy logikacs
dc.subjectgenetické algoritmycs
dc.subjectklasifikační metodycs
dc.subjectrozhodovací stromycs
dc.subjectK-NNcs
dc.subjectSVMcs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectconfusion matrixcs
dc.subjectGNU Octavecs
dc.subjectArtificial intelligenceen
dc.subjectfuzzy logicen
dc.subjectgenetic algorithmsen
dc.subjectclassification methodsen
dc.subjectdecision treesen
dc.subjectK-NNen
dc.subjectSVMen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectconfusion matrixen
dc.subjectGNU Octaveen
dc.titleVyužití umělé inteligence ve vibrodiagnosticecs
dc.title.alternativeUtilization of artificial intelligence in vibrodiagnosticsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-16cs
dcterms.modified2021-06-16-13:18:37cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid132670en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 10:32:56en
sync.item.modts2025.01.15 13:46:23en
thesis.disciplineKvalita, spolehlivost a bezpečnostcs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav výrobních strojů, systémů a robotikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.18 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
89.55 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_132670.html
Size:
7.69 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_132670.html
Download
Collections
2021