GREGOROVÁ, K. Statistická analýza anomálií v senzorových datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Předmětem práce studentky Bc. Kateřiny Gregorové byla analýza anomálií v senzorových datech. Práce je vypracována pod záštitou firmy Honeywell, kde jsou zkoumána senzorová data z leteckých motorů za účelem eliminace závad. Úvod práce představuje popis systému a jednotlivých senzorů leteckého motoru typu HTF7000. Pro samotnou detekci anomálií je v práci návrh algoritmu na základě tří vybraných detekčních metod. Realizační část práce popisuje způsob implementace vybraných metod a návrh uživatelského rozhraní. Po formální stránce mám výhrady ke kvalitě některých obrázků, kdy jejich samostatné umístění do příloh (a tím zvětšení) by napomohlo lepší interpretaci (např. 4.4, 4.7, 4.8). Práce s literaturou je dostatečná, práce sama o sobě má logické členění. Konzultace během semestru probíhaly s ohledem na kombinované studium především distanční formou, přesto byla studentka v průběhu řešení aktivní a připomínky k práci promptně řešila. Předloženou diplomovou práci studentky Bc. Kateřiny Gregorové hodnotím známkou B / „velmi dobře“.
Představená práce je vhodného rozsahu, dobře strukturovaná. Kapitoly jsou logicky řazeny a mají jasnou návaznost. Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni, teoretický základ i výpočty jsou názorně a přehledně prezentovány. Teoretická část práce je na dobré odborné úrovni a rešerše je podložena dostatečným počtem zdrojů. Výtku mám k prezentaci ukázkových příkladů vzhledem k nízké úrovni čitelnosti obsahu obrázků, příkladem jsou obrázky 4.1, 4.3 a 4.4 na stranách 46-47. Totéž však platí i pro obrazovou prezentaci statistických výsledků, zejména na obrázku 4.7 na straně 53. V praktické části studentka navrhla algoritmus pro detekci anomálií senzorových dat, k čemuž zvolila tři detekční metody. Po statistickém zhodnocení zjistila, že každá z detekčních metod vykazuje velmi vysoká procenta anomálií a hodnoty se neshodují s běžnou praxí. Což je i pravděpodobné vzhledem k vysokým procentům nalezených anomálií. Kvalitu vyhotoveného algoritmu a nastavení detekce z podaných ukázek nedokážu zcela zhodnotit. Popis algoritmu a výsledků je často dosti strohý a je spíše v ukázkách. Je diskutabilní, zda jde o nevhodně zvolené metody nebo jejich integraci do vlastního algoritmu (či nastavení parametrů metod). I přes tyto nejasnosti ve výsledcích studentka splnila zadání a vykonala k dosažení výsledků všechny potřebné úkony. Výsledky také diskutuje a hledá vhodné odůvodnění. Práci hodnotím stupněm C.
eVSKP id 118379