Primjena sustava LCS na klasifikacijske probleme

Sažetak na hrvatskom: Za rješavanje problema sa jako velikim prostorom pretraživanja potrebno je pronaći novo, drugačije rješenje, zbog trenutne velike vremenske i prostorne složenosti. U ovom radu, ostvareno je sakupljanje znanja sa jednostavnijih problema te njihovo ponovno korištenje u složenijim...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:51031/Details
Glavni autor: Bertović, Matija (-)
Ostali autori: Čupić, Marko (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, M. Bertović, 2019.
Predmet:
LEADER 02258na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid7177 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Bertović, Matija  |9 40306 
245 1 0 |a Primjena sustava LCS na klasifikacijske probleme :  |b završni rad /  |c Matija Bertović ; [mentor Marko Čupić]. 
246 1 |a Application of LCS on Classification Problems  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b M. Bertović,  |c 2019. 
300 |a 28 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2019-06-14, datum završetka: 2019-07-12 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Za rješavanje problema sa jako velikim prostorom pretraživanja potrebno je pronaći novo, drugačije rješenje, zbog trenutne velike vremenske i prostorne složenosti. U ovom radu, ostvareno je sakupljanje znanja sa jednostavnijih problema te njihovo ponovno korištenje u složenijim problemima. Navedena funkcionalnost ostvarena je korištenjem sustava LCS. Sustav je testiran na problemima multipleksora, većinskog bita, bita prijenosa i parnog pariteta. Pokazano je da sustav koristeći prethodno znanje probleme rješava bolje nego učenjem novih problema ispočetka. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: To successfully solve a large-scale problems there has been a need for a new, different approach, due to the large time and space complexity. In this work, knowledge extraction from smaller problems and its reuse in more complex problems has been achieved. The proposed functionality has been achieved on the LCS system. The system is tested on multiplexer problems, majority-on problems, carry problems and even-parity problems. It is shown that better results are achieved while using the extracted knowledge than when every problem is learned from scratch. 
653 1 |a Sustavi LCS  |a strojno učenje  |a podržano učenje  |a genetski algoritmi  |a ponovno iskorištavanje znanja 
653 1 |a Learning classifier systems  |a machine learning  |a reinforcement learning  |a genetic algorithms  |a knowledge reuse 
700 1 |a Čupić, Marko  |4 ths  |9 31150 
942 |c Z 
999 |c 51031  |d 51031