Po částech lineární neuronová síť - porovnání efektivity trénovacích algoritmů

In this article, a benchmark of algorithms for training of piecewise-linear artificial neural networks is introduced. At first, motivation of this article is described for a special topology of the neural network is used. This topology can be advantageously used in system control design, but it is difficult problem to train it. In this article, there is described a set of possible training algorithms, these algorithms are tested and evaluated. Benchmarking data are based on real problems.V článku je představen benchmark několika trénovacích algoritmů pro učení umělé neuronové sítě s po částech lineárními aktivačními funkcemi. V první části článku je představena použitá topologie neuronové sítě a její využití, dále jsou pak popsány možné algoritmy učení a tyto algoritmy jsou pak testovány a porovnány. K testování jsou použita data reálných procesů

Simple communication system of industrial control system

Práce zahrnuje vytvoření programového vybavení pro propojení řídicího počítače s periferiemi na bázi mikroprocesoru Atmel a navržení simulačního programu na PC pro ověření a testování funkcionality. Součástí práce je ověření doby odezvy při různém zatížení systému.The work includes creation of software for interfacing the control computer with peripherals based on a microprocessor architecture Atmel, and creation of the simulation program on a PC for verification and testing of the functionality, testing the response time for different loads of application.Katedra informačních technologiíStanovené cíle práce byly splněny. Teoretická část práce je použitelná jako návod na tvorbu v jazyce Petr. Autor popisuje vizuální programovací nástroj Petr. Jedná se o velice pěkný popis této aplikace. V praktické části autor srovnává aplikace vytvořené v jazyce Petr s aplikacemi vytvořenými s C++ a SDK. Hodilo by se srovnání s jinými možnostmi tvorby grafických aplikací. Zkoušený zodpověděl otázky vedoucího a členů zkušební komise. Bakalářská práce byla navržena na cenu děkana.Dokončená práce s úspěšnou obhajobo

Agent-based simulation models of service systems

Práce se věnuje problematice agentově orientované simulace. Další části se pak zaměřují na vytvoření a ověření mechanizmu pro modelování obslužných procesů v rámci agentově orientovaných simulačních modelů a implementaci mechanizmu do prostředí simulační platformy Repast Simphony 2.The work is devoted to agent-based simulation. Next part is orientated on the creation and verification of a mechanism for modeling service processes within the agentoriented simulation models and implementation of the mechanism into the environment of simulation platform Repast Simphony 2.Katedra softwarových technologiíVýborná diplomová práce. U obhajoby byl diskutován problém dalšího potenciálního vývoje s využitím dalších strategií modelování chování návštěvníků/ chodců. Student výborně prezentoval výsledky své práce a zodpověděl dotazy členů komise. Dle vedoucího byly cíle práce splněny v plném rozsahu. Dle oponenta práce je text dobře strukturován, je psán srozumitelnou formou bez překlepů a pravopisných chyb. Komise navrhuje diplomovou práci na studentskou cenu děkana II. stupně

Piecewise-Linear Neural Network – Possible Training Algorithms Efficiency Comparison

In this article, a benchmark of algorithms for training of piecewise-linear artificial neural networks is introduced. At first, motivation of this article is described for a special topology of the neural network is used. This topology can be advantageously used in system control design, but it is difficult problem to train it. In this article, there is described a set of possible training algorithms, these algorithms are tested and evaluated. Benchmarking data are based on real problems

Neuronové sítě a LPC koeficienty pro detekci špačka obecného ve vinicích

The use of feedforward multilayer artificial neural network to detect European starling in vineyards is presented in this paper. In the first paragraphs, the idea of whole system is outlined. Then, the method of detection is described and demonstrated, the process of neural network design is illustrated and, in the end, the neural network is validated.V článku je představeno použití neuronové sítě pro detekci škodných ptáků ve vinicích. Nejprve je představena celá koncepce ochrany, poté je popsán postup návrhu konkrétní sítě a v závěru je víť evaluován

Vorstellung der Möglichkeiten neuronaler Netze für Studenten

Článek představuje možnost, jak zajímavou cestou seznámit studenty s problematikou umělé inteligence a především umělých neuronových sítí. Konkrétně, možnosti umělých neuronových sítí jsou uvedeny na příkladu budování umělé inteligence v jednoduché počítačové hře. V první části textu je metodika umělých neuronových sítí obecně popsána a srovnána s biologickými nervovými soustavami a nervovými buňkami. Následně jsou popsané přístupy použity pro návrh inteligentního chování oponenta v počítačové hře tak, aby byl oponent schopen učit se z chování lidského hráče. V závěru je navržená umělá inteligence oponenta testována a vyhodnocena, přičemž jsou také zmíněny ohlasy studentů, kterým byly umělé neuronové sítě tímto způsobem představeny.Artykuł przedstawia ciekawy sposób zapoznania studentów z zagadnieniami sztucznej inteligencji, a zwłaszcza sieci neuronowych. Możliwości sztucznych sieci neuronowych są pokazane na przykładzie budowy sztucznej inteligencji w prostej grze komputerowej. W pierwszej części opisano metodologię sztucznych sieci neuronowych, porównując ją z biologicznymi układami nerwowymi i komórkami nerwowymi. Następnie opisano podejście zastosowane do zaprojektowania inteligentnego zachowania przeciwnika w grze komputerowej w taki sposób, aby mógł on się uczyć na podstawie zachowania gracza- człowieka. W zakończeniu zaprojektowana sztuczna inteligencja przeciwnika poddana jest testowaniu i ocenie, przy czym uwzględniono tu również spostrzeżenia studentów, którym w ten sposób zaprezentowano sztuczne sieci neuronowe.The paper deals with the possibility of introducing artificial intelligence and especially artificial neural network methodology to students in an interesting way. To be more specific, the artificial neural network is described through the design of NPC’s artificial intelligence in a simple computer game. In the first paragraphs, the methodology of artificial neural networks is described in rather exoteric way through its comparison to biological nervous systems and neural cells. Then, the methodology is used to design a computer game NPC which can observe and learn the behavior of human player. At the end of the paper, the NPC behavior is tested and analyzed, as well as there is mentioned a feedback from students of several education facilities.Der Artikel stellt eine Möglichkeit vor, wie man auf interessantem Wege die Studenten mit der Problematik der künstlichen Intelligenz, vor allem den künstlichen neuronalen Netzen, bekannt macht. Konkret gezeigt wird die Möglichkeit der künstlichen neuronalen Netze an einem Beispiel, wo man künstliche Intelligenz in einem einfachen PC-Spiel errichtet. Im ersten Teil des Artikels wird die Methodik der künstlichen neuronalen Netze allgemein beschrieben und mit dem biologischen Nervensystem und den Nervenzellen verglichen. Im Folgenden werden Zugriffe beschrieben, die man für einen Entwurf intelligenten Verhaltens des Opponenten im PC-Spiel benutzt hat, und zwar so, dass der Opponent in der Lage ist, aus dem Verhalten des menschlichen Spielers zu lernen. Am Schluss wird der Entwurf der künstlichen Intelligenz des Opponenten getestet und ausgewertet, wobei auch die Reaktionen der Studenten, denen diese künstliche neuronale Netze vorgestellt worden sind, erwähnt werden

Detekce špačka obecného v zemědělských oblastech pomocí vícevrstvé umělé neuronové sítě

The use of neural network clasifier to recognize a pest bird in agricultural areas is presented in this contribution. Firstly, the idea of comprehensive system of protection against pest birds is outlined. Then, the method of detection is described, the process of neural network design is illustrated and, in the end, the neural network is validated using data gathered in fields.Neuronový detektor je v článku použit k rozpoznávání škodných ptáků. Nejprve je v článku představen koncept úplné ochrany zemědělských plodin, poté je vybrána jedna oblast konceptu a ta je zevrubně popsána a otestována

Plánování pohybu s pohledu optimalizace času se zohledněním časové náročnosti rotace

The paper describes the time optimal path-planning method designed for differential wheeled mobile robots operating on flat ground. The robots are used as support teaching tool by the path-planning problematic exercising. Whereas the exercise is designed for students without any prior knowledge about the path-planning, the graph version of the A* algorithm was chosen as the appropriate algorithm for the problematic introduction. The students are supposed to exercise the path-planning using the evaluation functions of various difficulties. The most complex of them is the evaluation function reflecting both the transportation time and the time required for a robot rotation. Its mathematical formulation is described in the paper and its functionality is shown in three case studies where the shortest time-path between two locations in a labyrinth is required to be found.Článek popisuje plánování pohybu navržené pro mobilní roboty s diferenciálním pohonem, kde optimálnost cesty je posuzována s ohledem na čas potřebný k jejímu zdolání. Kritérium navržené v této práci umožňuje zohlednit časovou náročnost otáčení. Vlastní plánování pohybu je realizováno pomocí algoritmu A*. Funkčnost navrženého řešení je demonstrována na třech příkladech

Možnosti využití dopředné vícevrstvé neuronové sítě jako detektoru škodného ptactva ve vinicích

In this paper, the application of artificial neural network clasifier to resolve pest birds in agricultural areas as a part of a comprehensive system of protection against vermin is demonstrated. Firstly, the idea of the whole system is outlined. Then, the method of recognition is described, the process of artificial neural network design is illustrated and the classifier is validated using data gathered in the fields. Eventually, the results are compared to similar works.V článku je představeno použití umělé neuronové sítě k detekci špačka obecného ve vinicích. Popisovaná problematika je implementována v rámci komplexního způsobu ochrany vinic proti škodným ptákům, který je tvořen decentralizovaným systémem detektorů, akčních členů a vyhodnocovacích zařízení a je vyvíjen ve spolupráci s několika vinohrady situovanými na jižní Moravě. V úvodu článku je celý systém naznačen, dále je popsán vybraný způsob detekce, podrobně je ukázán celý proces budování umělé neuronové sítě jakožto klíčové části detekce a v závěru je neuronová síť validována

Algoritmus pro plánování výroby s ohledem na optimalizaci dopravy pomocí genetického algoritmu

In this contribution, there is introduced a genetic algorithm for the production planning issue solving while shipping of the products to the purchasers is respected. The aim of the paper is to provide a search technique that minimizes the objective function composed of the joint costs of production (manufacturing line rearrangement minimization), transportation (delivery route minimization) and holding (shipping date optimization) while all the purchasers' orders are delivered within the de ned horizon. This class of issues is considered to be a NP-hard combinatorial problem and it is not possible to solve it analytically for large amounts of inputs. Thus, the stochastic approach is proposed in this paper. This approach, which is based on the genetic algorithm, respects all the components of the objective function and provides acceptable solution in reasonable time as discussed at the end of the paper.V příspěvku je představen genetický algoritmus použitý pro plánování výroby s ohledem na optimalizaci dopravy. Cílem přístupu je poskytnout optimalizační algoritmus, který minimalizuje účelovou funkci složenou ze spojených nákladů na produkci, dopravu a skladování