prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije
2021. urn:nbn:hr:190:722743
Cuculić, Mateo
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za automatiku i elektroniku
Katedra za elektroniku, robotiku i automatiku

Citirajte ovaj rad

Cuculić, M. (2021). Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743

Cuculić, Mateo. "Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743

Cuculić, Mateo. "Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743

Cuculić, M. (2021). 'Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743

Cuculić M. Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2021 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743

M. Cuculić, "Predviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:722743
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPredviđanje kritične temperature supervodiča primjenom umjetne inteligencije
Naslov (engleski)Prediction of superconductors critical temperature using artificial intelliigence methods
AutorMateo Cuculić
MentorZlatan Car (mentor)
Član povjerenstvaRene Prenc (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZlatan Car (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDario Matika (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za automatiku i elektroniku)
(Katedra za elektroniku, robotiku i automatiku)
Rijeka
Datum i država obrane2021-03-22, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
U ovom radu opisuje se primjena umjetnih neuronskih mreža i genetskog programiranja za predviđanje kritične temperature supravodičkih materijala. Prvo su ukratko opisani supravodiči i neka njihova svojstva. Zatim su opisane umjetne neuronske mreže, korelacijski koeficijenti i genetsko programiranje zajedno s ostalim algoritmima i bazom podataka koji se koriste u sklopu rada. Na kraju je objašnjen programski kod te su prikazani dobiveni rezultati nekoliko različitih umjetnih neuronskih mreža i programa dobivenih primjenom genetskog programiranja. Programski kod pisan je u Python programskom jeziku uz pomoć Pandas, Numpy, Seaborn, Sklearn i Gplearn programskih knjižnica.
Sažetak (engleski)
This paper describes the application of artificial neural networks and genetic programming algorithms used for predicting the critical temperatures of superconducting materials. First, some basic properties of superconductors are briefly described. Artificial neural networks, correlation coefficients and genetic programming, along with other machine learning algorithms and the database that are used in this paper are also described. Finally, the program code is explained and the obtained results of several different artificial neural networks and genetic programs are presented. Program code is written in Python programming language with the help of pandas, Numpy, Seaborn, Sklearn and Gplearn programing libraries.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:722743
Studijski programNaziv: Elektrotehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike (mag. ing. el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-10-06 08:05:16