Klasifikacija časovnih vrst s konvolucijskimi nevronskimi mrežami : magistrsko delo

Kavran, Domen

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Klasifikacija časovnih vrst s konvolucijskimi nevronskimi mrežami : magistrsko delo
Avtorji:	ID Kavran, Domen (Avtor) ID Lukač, Niko (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	MAG_Kavran_Domen_2020.pdf (10,95 MB) MD5: 69887BA0950FDECFD0B024F1071691DC PID: 20.500.12556/dkum/2c8d4371-4cd1-433d-ad74-5b9ec2a2c065
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V magistrskem delu predstavimo klasifikacijo časovnih vrst z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Klasifikacija je izvedena nad časovno-frekvenčnimi predstavitvami časovnih vrst, ki so pridobljene z različnimi metodami časovno-frekvenčne analize. Zasnovali smo več arhitektur konvolucijskih nevronskih mrež za klasifikacijo časovnih vrst. Optimizacijski algoritmi za učenje konvolucijskih nevronskih mrež so uporabljali napredno izgubno funkcijo, imenovano žariščna izguba. Za najuspešnejšo metodo izračuna časovno-frekvenčnih predstavitev časovnih vrst se je izkazala zvezna valčna transformacija, s katero smo dosegli povprečno natančnost klasifikacije 90,07 %. Združitev različnih časovno-frekvenčnih predstavitev je izboljšala povprečno natančnost klasifikacije na 92,01 %.
Ključne besede:	klasifikacija, globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, časovne vrste, časovno-frekvenčna analiza
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[D. Kavran]
Leto izida:	2020
Št. strani:	X, 64 f.
PID:	20.500.12556/DKUM-76273
UDK:	004.85:519.246.8(043.2)
COBISS.SI-ID:	27221763
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:JQOIK3AA
Datum objave v DKUM:	03.07.2020
Število ogledov:	2408
Število prenosov:	287
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	05.05.2020

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Time series classification based on convolutional neural networks
Opis:	This master’s thesis presents time series classification using convolutional neural networks. Classification is performed on time-frequency representations of time series, which are obtained by using different time-frequency analysis methods. Several convolutional neural network architectures for time series classification were designed. Optimization algorithms for learning convolutional neural networks used advanced loss function, called focal loss. The most successful method for computing time-frequency representations of time series has proven to be a continuous wavelet transform, which achieved an average classification accuracy of 90,07 %. Combining various time-frequency representations increased average classification accuracy to 92,01 %.
Ključne besede:	classification, deep learning, convolutional neural networks, time series, time-frequency analysis

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj