Rozšíření dat pro zpracování biologického signálu – Václav HRABÍK
Václav HRABÍK
Bachelor's thesis
Rozšíření dat pro zpracování biologického signálu
Data augmentation for biological signal processing
Abstract:
Snaha napodobit lidský (zvířecí) mozek existuje už dlouho. Prvním velkým krokem byly analogové neuronové sítě. Tyto sítě mají spoustu podtypů, které všechny pracují na principu spojitých dat, ale to není vždy úplně možné. Pro práci s diskrétními daty byly vyvinuty impulzivní neuronové sítě, které napodobují mozkové chování ještě lépe a pracují s diskrétními daty. Velký problém u neuronových sítí obecně …viacAbstract:
There have been a lot of attempts of human (animal) brain simulation. Analogue neural networks were the first major step. These neural networks have various sub-types. All these types work with continuous data but this data is not available every time. Spiking neural networks were developed for work with discrete data. Neural networks in general have big problems with learning. A dataset is necessary …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 5. 5. 2022
Zverejniť od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: Doc. Ing. Roman Mouček, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
HRABÍK, Václav. Rozšíření dat pro zpracování biologického signálu. Plzeň, 2022. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
University of West Bohemia
Faculty of Applied SciencesBachelor programme / odbor:
Computer Science and Engineering / Computer Science and Engineering
Práce na příbuzné téma
-
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL -
Umělé neuronové sítě jako přístup k extrakci plodového elektrokardiogramu a detekci R-kmitů
Silvie Kovalová -
Podpora diagnostiky nemocí pohybového aparátu pomocí umělé neuronové sítě
Zdeněk Novotný -
Klasifikace obrazu elektronového mikroskopu pomocí umělé neuronové sítě
Magdaléna Skřičilová -
Realizace soft senzoru v PLC pomocí umělé neuronové sítě
Tomáš Hort -
Umělé neuronové sítě pro rozpoznávání odhalených postav
Tomáš Kopecký -
Predikce parametrů laserem buzeného plazmatu pomocí umělé neuronové sítě
Martin Grünwald