Nov 11, 2019   8:59 p.m. Martin
Academic information system

Summary of topics offered - Faculty of Chemical and Food Technology


Basic information

Type of work: Diploma thesis
Topic: Prediktívna dátová analytika založená na skrytých Markovových modeloch
Title of topic in English: Predictive Data Analytics based on Hidden Markov Models
State of topic: approved (prof. Ing. Miroslav Fikar, DrSc. - Study programme supervisor)
Thesis supervisor: doc. Ing. Michal Kvasnica, PhD.
Faculty: Faculty of Chemical and Food Technology
Supervising department: Department of Information Engineering and Process Control - IIEAM FCFT
Max. no. of students: 1
Academic year:2019/2020
Proposed by: doc. Ing. Michal Kvasnica, PhD.
Summary: Cieľom práce je navrhnúť a implementovať automatizovaný systém, ktorý na základe strojového učenia spracuje a vyhodnotí procesné charakteristiky zariadení procesného priemyslu. Prvým krokom je tzv. dizagregácia, kde sa jedno procesné meranie, ktoré je spoločné pre všetky prvky (napr. celkový odber elektrickej energie pre všetky čerpadlá v prevádzke) rozdelí využitím optimalizačného algoritmu na čiastkové merania. Tieto následne vstúpia do úlohy klasifikácie pomocou strojového učenia, ktoré využije tzv. skryté Markovove modely na určenie kvalitatívnych a kvantitatívnych charakteristík jednotlivých prvkov, ako je napr. potrebnosť údržby.



Limitations of the topic

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

Restrictions by study
The table shows restrictions by study to which the student has to be enrolled in order to sign up for the given topic.

Programme
I-AICHP Automation and Information Engineering in Chemistry and Food Industry

Limit to courses
The table shows limitations of a course the student has to complete to be able to register for a given topic.

DepartmentCourse title
No suitable data found.