Vyhodnocování elektrochemických signálů neuronovou sítí

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Vladislav Musil, CSc. (předseda) doc. Ing. Pavel Legát, CSc. (místopředseda) prof. Ing. Lubomír Hudec, DrSc. (člen) RNDr. Ladislav Mareček, CSc. (člen) doc. Ing. Jaromír Hubálek, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent Bc. Jan Šílený seznámil komisi se svoji diplomovou prací na téma: Vyhodnocování elektrochemických signálů neuronovou sítí Odpověděl na otázky oponenta - 1.) Při popisu učení neuronových sítí uvádíte, až na jednu výjimku, dobu ve dnech. Samotné učení je však velmi závislé na výpočetním výkonu počítače, který provádí simulaci. Můžete uvést počet vývojových epoch nutných k výuce jednotlivých sítí? 2.) Stručně popište celý proces vyhodnocení měřené látky od měření senzorem až po vyhodnocení parametrů neuronovou síti. Jakým způsobem je kvantifikován výsledek? Dále proběhla krátká rozprava k tématu diplomové práce.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorHubálek, Jaromírcs
dc.contributor.authorŠílený, Jancs
dc.contributor.refereeKuchta, Radekcs
dc.date.accessioned2018-10-21T20:39:34Z
dc.date.available2018-10-21T20:39:34Z
dc.date.created2011cs
dc.description.abstractAutomatizovaná elektrochemická měření jsou zdrojem velkého množství dat určených k následnému vyhodnocování. Tato práce se zabývá problémem zpracování, klasifikace a vyhodnocování elektrochemických signálů pomocí neuronových sítí. Kvůli vysoké dimenzionalitě analyzovaných dat je v této práci využita autoasociativní neuronová síť (AANN). Tento typ sítě provádí redukci dimenzionality filtrováním analyzovaných dat a extrahuje relativně nízký počet význačných parametrů na výstupu svého krčku. Pomocí extrahovaných parametrů je možné provést klasifikaci, vyhodnocení a násleně modelovat analyzovaný experiment díky rekonstrukční části naučené sítě. Dále se tato práce zabývá implementací dopředných neuronových sítí v jazyku OpenCL.cs
dc.description.abstractAutomatical electrochemical measurements are sources of large data sets intended for further analysis. This work deals with classification, evaluation and processing of electrochemical signals using artificial neural networks. Due to high dimensionality of input data, an autoassociative neural network (AANN) is used in this work. This type of network performs dimensionality reduction via filtering the input data into relatively small number of principal parameters at the bottleneck output. These extracted parameters can be used for classification, evaluation and additional modelling of analyzed data trough the reconstructive part of this network. Furthermore, this work deals with implementation of a feedforward neural network in OpenCL language.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationŠÍLENÝ, J. Vyhodnocování elektrochemických signálů neuronovou sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other41119cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/8181
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectklasifikace datcs
dc.subjectelektrochemické signálycs
dc.subjectGPU programovánícs
dc.subjectOpenCLcs
dc.subjectNLPCAcs
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectdata classificationen
dc.subjectelectrochemical signalsen
dc.subjectGPU programmingen
dc.subjectOpenCLen
dc.subjectNLPCAen
dc.titleVyhodnocování elektrochemických signálů neuronovou sítícs
dc.title.alternativeRecognition of electrochemical signals using artificial neuronal networken
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2011-06-08cs
dcterms.modified2011-07-15-10:45:10cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid41119en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.10 14:14:49en
sync.item.modts2021.11.10 13:32:22en
thesis.disciplineMikroelektronikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav mikroelektronikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.96 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
23.35 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_41119.html
Size:
7.93 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_41119.html
Download
Collections
2011