Paginacija

Učenje iz neuravnoteženih podataka unaprijeđenim
 postupcima za odabir značajki, preuzorkovanje i
 izgradnju radijalnih neuronskih mreža
Učenje iz neuravnoteženih podataka unaprijeđenim postupcima za odabir značajki, preuzorkovanje i izgradnju radijalnih neuronskih mreža
Mario Dudjak
Učenje iz neuravnoteženih podataka odnosi se na problem nepovoljne izvedbe standardnih algoritama za klasifikaciju pri kategorizaciji manjinskih primjeraka, koji obično predstavljaju rijetke događaje od ključne važnosti u području iz kojeg proizlaze. S obzirom na složenost i rasprostranjenost ovog problema, nije iznenađujuće da postoje različite vrste pristupa za njegovo ublažavanje. Najprikladniji jesu postupci predobrade skupa podataka, poput odabira značajki i...
Značaj mjerenja prijenosnih gubitaka i pripadajuće mjerne nesigurnosti pri prekograničnoj razmjeni električne energije
Značaj mjerenja prijenosnih gubitaka i pripadajuće mjerne nesigurnosti pri prekograničnoj razmjeni električne energije
Ivan Tolić
U početnoj fazi istraživanja napravljen je pregled znanstvene literature vezano za procjenu mjerne nesigurnosti. Utvrđeno je da je najzastupljenija metoda sukladno međunarodno prihvaćenom dokumentu „Guide to the expression of uncertainty in measurement“, tzv. GUM metoda. Ova metoda sadrži određene nedostatke te je izdana dopuna istog dokumenta koja preporuča uporabu Monte Carlo metode. Nadalje, u disertaciji je prikazan trenutno zastupljeni način za utvrđivanje razmijenjene...

Paginacija