Analýza obchodních dat využitím metod rozpoznání vzoru

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se věnuje základním metodám analýzy časových řad a jejich rozkladu s použitím aditivního modelu. Popisuje tvorbu tříd v jazyce Python pro tvorbu časové řady a její rozklad. Zabývá se také tvorbou grafického rozhraní pro program v prostředí MATLAB pro generování a značkování časových řad. Rozebírám zde implementaci funkcí pro rozklad časových řad vytvořených dříve v jazyce Python. Vybral jsem sedm vlastností, které jsem u časových řad značkoval. Stanovil jsem jak obecné, tak konkrétně volené příznaky pro reprezentaci sledovaných vlastností. Časové řady vygenerované pomocí tohoto programu jsou použity pro trénování klasifikátoru pro automatický sémantický popis. Takto natrénovaný klasifikátor jsem poté použil pro predikci označení vlastností neznámých časových řad.
This project explores basic methods of time series analysis and decomposition of these series using the additive model. It describes creation of classes for generating and decomposition of time series in Python. This project also guides the reader through creation of Matlab user interface which is used to generate time series and mark chosen parameters. I also go through implementation of functions for time series decomposition previously created in Python. I chose seven parameters of which I kept track. I also chose general features for representing chosen parameters as well as features which were chosen carefully for each parameter. Every time series generated by this user interface are then used to train a program, which classifies them for semantic description. After training the created model was used to predict chosen parameters of previously unknown time series.
Description
Citation
PRIŠŤ, L. Analýza obchodních dat využitím metod rozpoznání vzoru [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Eva Gescheidtová, CSc. (předseda) doc. Ing. Karol Molnár, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Jiří Schimmel, Ph.D. (člen) Ing. Michal Lares, Ph.D. (člen) Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Číka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-11
Defence
Objasněte v čem konkrétně spočívá rozdíl mezi algorimy k-Means a k-NN. Jak souvisí zpracování přirozeného jazyka a řešenou problematikou, jak ve vaší práci uvádíte? Jak se charakter dat řešeného problému liší?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO