Faculty of Mechanical Engineering, Lj. (FSLJ)
  • Primerjava algoritmov nadzorovanega in nenadzorovanega učenja za klasifikacijo zvočnih dogodkov : magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo
    Železnik, Anže
    V avtomobilski industriji je zaradi zvočnega ugodja pomembno zaznavanje zvoka stick-slip efekta, ki se pri počasnem speljevanju lahko pojavi med diskom in ploščicami zavore. Ker je subjektivno ... ocenjevanje neprijetnega zvoka zavor s pomočjo ocenjevalcev drago in dolgotrajno, bi bilo smiselno ocenjevalce zamenjati z algoritmom strojnega učenja. Da bi subjektivno ocenjevanje zamenjali z najboljšo metodo strojnega učenja, smo najprej preizkusili več metod nadzorovanega in nenadzorovanega učenja na velikem številu značilk, ki so bile pridobljene pri posnetkih ocenjevanja zavor. Nato smo glede na rezultate izbrali manjše število pomembnejših značilk in algoritme učili le na njihovi podlagi. Glede na rezultate smo primerjali algoritme. Za najboljša algoritma se izkažeta samoorganizirajoča mreža in algoritem k-povprečij. Rezultati, pridobljeni z uporabo štirih izbranih značilk pri šestih razredih, so se izkazali za bolj zanesljive in ponovljive kot pridobljene subjektivne ocene.
    Type of material - master's thesis ; adult, serious
    Publication and manufacture - Ljubljana : [A. Železnik], 2021
    Language - slovenian
    COBISS.SI-ID - 61770243

    Link(s):

    Repository of the University of Ljubljana – RUL

Call number – location, accession no. ... Copy status Reservation
MAG 0000000904
IN: 70000904 MAG 904
IN: 70000904 		available - reading room
loading ...
loading ...
loading ...

Shelf entry