Táto práca sa zaoberá data miningom CFD simulácií spaľovacích motorov. Teoretická časť obsahuje vybrané klasické data miningové techniky zahŕňajúce asociácie, klasifikácie, zhlukovanie a predikciu. Praktická časť implementuje analýzu hlavných komponentov a citlivostnú analýzu a ukazuje ako zmeny na vstupe ovplyvnia výstupné hodnoty parametrov simulácie. V práci je možné vidieť praktickú implementáciu niektorých algoritmov v nástrojoch Python.
Annotation in English
This thesis deals with combustion engine CFD simulation data mining. The theoretical part contains selected classical data mining techniques including association, classification, clustering and prediction. The practical part implements the principal component analysis and sensitivity analysis and shows how the changes in an input will affect the simulation output parameter values. The work shows implementation of various data mining algorithms in Python tools.
Keywords
Data mining, PCA, Pandas
Keywords in English
Data mining, PCA, Pandas
Length of the covering note
76 s. (20 812 slov)
Language
SK
Annotation
Táto práca sa zaoberá data miningom CFD simulácií spaľovacích motorov. Teoretická časť obsahuje vybrané klasické data miningové techniky zahŕňajúce asociácie, klasifikácie, zhlukovanie a predikciu. Praktická časť implementuje analýzu hlavných komponentov a citlivostnú analýzu a ukazuje ako zmeny na vstupe ovplyvnia výstupné hodnoty parametrov simulácie. V práci je možné vidieť praktickú implementáciu niektorých algoritmov v nástrojoch Python.
Annotation in English
This thesis deals with combustion engine CFD simulation data mining. The theoretical part contains selected classical data mining techniques including association, classification, clustering and prediction. The practical part implements the principal component analysis and sensitivity analysis and shows how the changes in an input will affect the simulation output parameter values. The work shows implementation of various data mining algorithms in Python tools.
Keywords
Data mining, PCA, Pandas
Keywords in English
Data mining, PCA, Pandas
Research Plan
Vypracujte literární rešerši na dané téma.
Popište nejvhodnější data miningové metody včetně hybridních postupů.
Proveďte návrh přípravy dat.
Proveďte analýzu produkčních dat MBtech divize malých motorů.
Podrobně analyzujte získané výstupy, nalezené vzory, korelace a klasifikace.
Research Plan
Vypracujte literární rešerši na dané téma.
Popište nejvhodnější data miningové metody včetně hybridních postupů.
Proveďte návrh přípravy dat.
Proveďte analýzu produkčních dat MBtech divize malých motorů.
Podrobně analyzujte získané výstupy, nalezené vzory, korelace a klasifikace.
Recommended resources
HAN, Jiawei, Micheline KAMBER a Jian PEI. Data mining: concepts and techniques. 3rd ed. Waltham: Elsevier, c2012, xxxv, 703 s. ISBN 978-0- 12-381479- 1.
LINOFF, Gordon a Michael J BERRY. Data mining techniques: for marketing, sales,and customer relationship management. 3rd ed. Indianapolis: Wiley, c2011, xl, 847 s. ISBN 978-0- 470-65093- 6.
SKALSKÁ, Hana. Data mining a klasifikační modely. Vyd. 1. Hradec Králové:Gaudeamus, 2010, 154 s. ISBN 978-80- 7435-088- 7.
ABRAHAM, Ajith. Foundations of computational intelligence. Berlin: Springer,c2009, x, 397 s. ISBN 978-3- 642-01090- 3.
ABRAHAM, Ajith, Aboul Ella HASSANIEN a André Carlos Ponce de Leon FerreiraCARVALHO. Foundations of computational intelligence. Berlin: Springer, c2009, xiii, 394 s. ISBN 978-3- 642-01087- 3.
LABERGE, Robert. Datové sklady: agilní metody a business intelligence. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2012, 350 s. ISBN 978-80- 251-3729- 1.
MAIMON, Oded Z a Lior ROKACH. Data mining and knowledge discoveryhandbook. 2nd ed. New York: Springer, 2010, xx, 1285. ISBN 978-0- 387-09823- 4.
NISBET, Robert, John F ELDER a Gary MINER. Handbook of statistical analysisand data mining applications. Boston: Elsevier Academic Press, 2009, xxxiv, 824 s. ISBN 978-0- 12-374765- 5.
Recommended resources
HAN, Jiawei, Micheline KAMBER a Jian PEI. Data mining: concepts and techniques. 3rd ed. Waltham: Elsevier, c2012, xxxv, 703 s. ISBN 978-0- 12-381479- 1.
LINOFF, Gordon a Michael J BERRY. Data mining techniques: for marketing, sales,and customer relationship management. 3rd ed. Indianapolis: Wiley, c2011, xl, 847 s. ISBN 978-0- 470-65093- 6.
SKALSKÁ, Hana. Data mining a klasifikační modely. Vyd. 1. Hradec Králové:Gaudeamus, 2010, 154 s. ISBN 978-80- 7435-088- 7.
ABRAHAM, Ajith. Foundations of computational intelligence. Berlin: Springer,c2009, x, 397 s. ISBN 978-3- 642-01090- 3.
ABRAHAM, Ajith, Aboul Ella HASSANIEN a André Carlos Ponce de Leon FerreiraCARVALHO. Foundations of computational intelligence. Berlin: Springer, c2009, xiii, 394 s. ISBN 978-3- 642-01087- 3.
LABERGE, Robert. Datové sklady: agilní metody a business intelligence. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2012, 350 s. ISBN 978-80- 251-3729- 1.
MAIMON, Oded Z a Lior ROKACH. Data mining and knowledge discoveryhandbook. 2nd ed. New York: Springer, 2010, xx, 1285. ISBN 978-0- 387-09823- 4.
NISBET, Robert, John F ELDER a Gary MINER. Handbook of statistical analysisand data mining applications. Boston: Elsevier Academic Press, 2009, xxxiv, 824 s. ISBN 978-0- 12-374765- 5.
Enclosed appendices
1 CD
Appendices bound in thesis
-
Taken from the library
No
Full text of the thesis
Appendices
Reviewer's report
Supervisor's report
Defence procedure record
Student komisi seznámil s obsahem své diplomové práce. Po přečtení posudků vedoucího a oponenta práce následovala diskuze, ve které byl položen následující dotaz:
doc. Ing. Petr Sodomka, Ph.D., MBA: Proč nejsou ve vaší práci zmíněny standardní nástroje používané pro data mining?
Studen zodpověděl dotaz v dostatečné míře.