Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorŠaloun, Petrcs
dc.contributor.authorDrábik, Petercs
dc.date.accessioned2014-08-05T10:05:50Z
dc.date.available2014-08-05T10:05:50Z
dc.date.issued2014cs
dc.identifier.otherOSD002cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/103853
dc.descriptionImport 05/08/2014cs
dc.description.abstractThe aim of this master thesis is to discuss a method useful for spectra analysis -- analytical programming and its fast implementation. My goal is to create mathematical formulas of emission lines from spectra, which are characteristic for Be stars. One issue in performing this task is symbolic regression, which represents the process in our application, when measured data fit the best represented mathematical formula. In past this was only a human domain; nowadays, there are computer methods, which allow us to do it more or less effectively. A novel method in symbolic regression, compared to genetic programming and grammatical evolution, is analytic programming. The aim of this work is to verify the efficiency of the parallel approach of this algorithm, using CUDA architecture, which can be run on a server. Next I will discuss implementation of random decision forest to classify huge amounts of various spectra with the help of mathematical functions obtained via analytical programming, as shown in small example.en
dc.description.abstractTato práce se zaobírá metodou, kterou lze dobře využít pro analýzu spekter -- analytickým programováním a jeho rychlou realizací. Mým cílem je vytvořit matematické vzorce emisních čar ze spekter, která jsou charakteristická pro Be hvězdy. Jedním z možných řešení tohoto úkolu je symbolická regrese, která v naší aplikaci představuje proces, kdy naměřená data jsou namodelované na nejlépe reprezentující matematický vzorec. V současné době existují počítačové metody, které nám umožňují provádět tyto výpočty více, či méně efektivně. Novou metodou v symbolické regresi, ve srovnání s genetickým programováním a gramatickou evolucí, je analytické programování. Cílem této práce je ověřit efektivitu paralelního přístupu tohoto algoritmu, pomocí CUDA architektury, který lze spustit na serveru. Dále se budu zabývat realizací náhodných rozhodovacích lesů, které mohou být požité ke klasifikování obrovského množství různých spekter s pomocí matematických funkcí získaných pomocí analytického programování, jak je uvedeno v malém příkladu.cs
dc.format.extent5508402 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectsymbolic regression, analytic programming, evolutionary algorithms, parallel programming, deterministic chaos, CUDA, SOMA, DEen
dc.subjectsymbolická regrese, analytické programování, evoluční algoritmy, paralelní programování, deterministický chaos, CUDA, SOMA, DEcs
dc.titleFast implementation of Analytic Programming used for large amount of datasetsen
dc.title.alternativeRychlá imlementace analytického programování pro rozsáhlé datasetycs
dc.typeDiplomová prácecs
dc.contributor.refereeZelinka, Ivancs
dc.date.accepted2014-06-10cs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department460 - Katedra informatikycs
dc.contributor.consultantŠkoda, Petrcs
dc.thesis.degree-programInformační a komunikační technologiecs
dc.thesis.degree-branchInformatika a výpočetní technikacs
dc.description.resultvelmi dobřecs
dc.identifier.senderS2724cs
dc.identifier.thesisDRA184_FEI_N2647_2612T025_2014
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam