Artificial neural networks for pattern recognition

• Název práce v češtině: Rozpoznávání vzorů pomocí neuronových sítí
• Název v anglickém jazyce: Artificial neural networks for pattern recognition
• Akademický rok vypsání: 2006/2007
• Typ práce: diplomová práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
• Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 09.10.2006
• Datum zadání: 09.10.2006
• Datum a čas obhajoby: 28.01.2008 00:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 28.01.2008
• Datum proběhlé obhajoby: 28.01.2008
• Oponenti: RNDr. Petr Božovský, CSc.

Zásady pro vypracování

The student shall discuss the following areas in his diploma thesis:

- recapitulation and comparison of various different paradigms applicable
to pattern recognition (and character recognition, resp.) - these will include
especially models based on back-propagation, Kohonen self-organizing
feature maps, genetic algorithms and decision trees
- pre-processing of the input data and feature selection
- adaptive and automatic detection of significant input parameters.

Some of the above-stated areas should be discussed in more detail. Based on the chosen real-world data
(probably from the area of character recognition), the student shall propose a suitable strategy for the whole process of pattern recognition. Further, he shall implement some of the respective models and evaluate the obtained results.

Seznam odborné literatury

1. Some of the textbooks suitable for the chosen area, e.g.:
- C. M. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press,
1995
- R. Rojas: Neural Networks: A Systematic Introduction, Springer-Verlag, 1996
- S. Haykin: Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Upper
Saddle River, N. J., 1999
- V. N. Vapnik: The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd edition,
Springer-Verlag, 2000

2. Current articles from relevant journals - Neurocomputing, Neural Networks, etc.