prikaz prve stranice dokumenta Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju
  Preuzmi
PDF 1.74 MB
diplomski rad
Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju
2019. urn:nbn:hr:200:822448
Đakovac, Matej
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Đakovac, M. (2019). Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448

Đakovac, Matej. "Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448

Đakovac, Matej. "Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448

Đakovac, M. (2019). 'Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 16.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448

Đakovac M. Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2019 [pristupljeno 16.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448

M. Đakovac, "Oblikovanje radijalnih mreža za regresiju", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:822448
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovOblikovanje radijalnih mreža za regresiju
Naslov (engleski)Designing radial basis function networks for regression
AutorMatej Đakovac
MentorGoran Martinović (mentor)
MentorDražen Bajer (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAlfonzo Baumgartner (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBruno Zorić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2019-10-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
U diplomskom radu opisan je problem regresije, te pristup njegovom rješavanju korištenjem radijalnih mreža. Objašnjen je koncept i arhitektura radijalnih mreža i objašnjene su sličnosti i razlike s višeslojnim perceptronom te tijek izgradnje koji se sastoji od određivanja parametara koristeći nadzirane i nenadzirane metode učenja. Navedeni su različiti načini određivanja svakog od parametara. Razvijeno je programsko rješenje koje omogućuje izvršavanje regresijske analize na danom skupu podataka tako da se učita skup podataka, konfigurira radijalna mreža, te koje pruža na uvid rezultate. Izvršena je eksperimentalna analiza korištenjem razvijenog programskog rješenja za regresijsku analizu pet stvarnih skupa podataka čiji su rezultati prikazani i komentirani. Dobiveni rezultati pokazuju važnost korištenja algoritma za grupiranje i skaliranja širina radijalnih funkcija pri određivanju parametara radijalne mreže.
Sažetak (engleski)
Graduation thesis provides a description of regression analysis as well as an approach to regression analysis using radial basis function networks. The general concept and architecture of radial basis function networks are explained, and also the process of modelling such a network which is done by determining its parameters using supervised and unsupervised learning methods. Different approaches to determining the parameters are presented. A CLI application was developed to perform regression analysis, which enables loading of a dataset, network parameter configuration, and which provides results for inspection to the user. Experimental analysis was performed using the application for regression analysis of five real-world datasets, whose results were shown and commented. The results show the importance of clustering algorithm usage and radial basis function width scaling when determining network parameters.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:822448
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-12-23 07:04:36