Mar 20, 2019   3:50 a.m. Víťazoslav
Academic information system

Summary of topics offered - Faculty of Materials Science and Technology in Trnava


Basic information

Type of work: Dissertation thesis
Topic: Big Data - získavanie znalostí z heterogénnych dátových úložísk pre potreby riadenia procesov
Title of topic in English: Big Data - knowledge discovery from heterogeneous data stores for process control
State of topic: approved (prof. Ing. Miroslav Fikar, DrSc. - Chairperson of Departmental Board)
Thesis supervisor: prof. Ing. Pavol Tanuška, PhD.
Faculty: Faculty of Materials Science and Technology in Trnava
Supervising department: Institute of Applied Informatics, Automation and Mechatronics - MTF
Max. no. of students: 2
Academic year:2019/2020
Proposed by: prof. Ing. Pavol Tanuška, PhD.
Annotation: Vzhľadom na obrovský objem spracúvaných údajov, ktorými podniky disponujú, ale ich nevyužívajú, je potrebné hľadať nové prístupy k procesu riadenia. Jednou z možností je získavanie znalostí s využitím metód a techník Data Miningu, ktoré môžu byť použité pre riadenie v reálnom čase. Dizertačná práca je orientovaná do oblasti Big Data pre priemyselnú sféru. Cieľom dizertačnej práce je návrh procesu zberu a integrácie dát z výrobného procesu, ďalej návrh Data Mining-ových modelov s využitím neurónových sietí a techník z oblasti štatistiky a induktívneho učenia a aj návrh interpretácie získaných znalostí tak, aby prispeli k zlepšeniu kľúčových parametrov riadeného procesu.
Annotation in English: Due to the large amount of data processed, it is necessary to look for efficient approaches of obtaining data useful for real-time control. The dissertation thesis is focused on area of Big Data for industry. The main aim of dissertation thesis is designing of models enabling data mining using neural networks and techniques from the fields of statistics and inductive learning. The gained knowledge will be interpreted to help improve the key process control parameters.



Limitations of the topic

To sign up for a topic it is necessary to fulfil one of the following restrictions

Limit to study programme
The table shows limitations of study programme, field, track the student has to be enrolled in to be able to register for a given topic.

ProgrammeTrackTrack
D-AAIP Process Automation and Informatization-- not entered -- -- not entered --