Hybridní SOM pro překrývající se shlukování využívající rough set – Martin Klapec
Martin Klapec
Diplomová práce
Hybridní SOM pro překrývající se shlukování využívající rough set
Hybrid SOM for Overlapping Clustering with Rough Sets
Anotace:
Tato práce se zabývá hybridní samo organizující neuronovou sítí se shlukováním vyu- žívající rough sety. Nejprve popisuje jednotlivé ˇcásti a poté jejich vzájemné spolupráce. V praktické ˇcásti byla provedena implementace tohoto algoritmu a srovnána s bˇežným shlukovacím algoritmem K-means. Na závˇer jsou shrnuty poznatky o tˇechto algoritmech nabyté pˇri studiu této problematiky.Abstract:
This work deals with hybrid self-organizing neural networks for clustering with rough sets. First of all, it describes the individual parts and then their mutual cooperation. In the practical part was the implementation of this algorithm made and compared with ordinary clustering K-means algorithm. The conclusion summarizes the findings of these algorithms gained during solving this problem.
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 4. 5. 2012
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/92908
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 6. 6. 2012
- Vedoucí: Jan Martinovič
- Oponent: Pavla Dráždilová
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
KLAPEC, Martin. \textit{Hybridní SOM pro překrývající se shlukování využívající rough set} Online. Diplomová práce. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2012. Dostupné z: https://theses.cz/id/kfrq88/. [cit. 2024-04-20].
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS) se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB - Technická univerzita OstravaVŠB - Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika
Práce na příbuzné téma
-
Modul samoorganizačních map pro program Modeler neuronových sítí
Jakub Komoráš -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Cell Tracking Using Siamese Networks
Kristýna Janků -
Use of spiking neural networks
Václav HONZÍK -
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Anomaly segmentation using neural networks
Václav Hloušek -
On neural networks base study of radio galaxies
Radek Jančík