Modelování dat charakterizující virtuální server pomocí SVM – Bc. David Bakrlík
Bc. David Bakrlík
Diplomová práce
Modelování dat charakterizující virtuální server pomocí SVM
Modelling of data characterizing a virtual server by SVM
Anotace:
Diplomová práce se zabývá návrhem modelu pro klasifikaci dat z naměřených hodnot chybových stavů virtuálního webového serveru Portal a databázového serveru Oracle Univerzity Pardubice. Cílem předložené práce je sestavení modelu, který s maximální možnou přesností klasifikuje data do tříd, které reprezentují možné chybové stavy serverů. Klasifikace je provedena metodou učení s učitelem pomocí neuronových …víceAbstract:
This thesis describes the design of model for data classification from measured values of error states virtual Portal web server and database server Oracle to University of Pardubice. The aim of this work is to build a model with the greatest possible accuracy classifies data into classes that represent the possible error conditions servers. Classification is performed by supervised learning, using …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2013
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 12. 6. 2013
- Vedoucí: prof. Ing. Vladimír Olej, CSc.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
Bakrlík, David. Modelování dat charakterizující virtuální server pomocí SVM. Pardubice, 2013. diplomová práce (Ing.). Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Pardubice, Fakulta ekonomicko-správníUniverzita Pardubice
Fakulta ekonomicko-správníMagisterský studijní program / obor:
Systémové inženýrství a informatika / Informatika ve veřejné správě
Práce na příbuzné téma
-
Support vector machines a evoluční algoritmy
Martin Ševčík -
Návrh klasifikátoru parametrů udržitelného rozvoje pomocí Support Vector Machine
Petra Špírková -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Modelování dat charakterizujících virtuální server pomocí RBF neuronových sítí
Jaroslav Kyncl -
Rekurentní neuronové sítě v modelování chyb virtuálního serveru
Ondřej Šprync -
Rekurentní neuronové sítě v modelování chyb virtuálního serveru
Ondřej Šprync -
Akcelerace klasifikačních algoritmů založených na SVM pomocí grafických karet
Milan KLÁŠTERKA