Presently information systems are increasingly penetrating to our daily life. Recently it is relevant to integrate the newest technologies. In that way traditional system becomes “smart” who are more economical, optimal, and self-sufficient. The biggest problem is to make a model of “smart” system. There were analyzed modeling methods, heating and cooling control systems in this job. Mathematical model for heating and cooling controller using timed Petri nets was presented. According to analyzed problems it was made verification with Matlab during experimental phase. There was made comparison evaluation of mathematical model made with timed Petri nets and fuzzy logic.

Modern methods of speech synthesis are not suitable for restoration of song signals due to lack of vitality and intonation in the resulted sounds. The aim of presented work is to synthesize melismas met in Lithuanian folk songs, by applying Artificial Neural Networks. An analytical survey of rather a widespread literature is presented. First classification and comprehensive discussion of melismas are given. The theory of dynamic systems which will make the basis for studying melismas is presented and finally the relationship for modeling a melisma with nonlinear and dynamic systems is outlined. Investigation of the most widely used Linear Prediction Coding method and possibilities of its improvement. The modification of original Linear Prediction method based on dynamic LPC frame positioning is proposed. On its basis, the new melisma synthesis technique is presented.Developed flexible generalized melisma model, based on two Artificial Neural Networks – a Multilayer Perceptron and Adaline – as well as on two network training algorithms – Levenberg- Marquardt and the Least Squares error minimization – is presented. Moreover, original mathematical models of Fortis, Gruppett, Mordent and Trill are created, fit for synthesizing melismas, and their minimal sizes are proposed. The last chapter concerns experimental investigation, using over 500 melisma records, and corroborates application of the new mathematical models to melisma synthesis of one [ ...].

Baigiamajame darbe išnagrinėtas internetinių socialinių tinklų tyrimo procesas bei tam skirti įrankiai. Darbo pagrindą sudaro trys dalys, kuriose: apžvelgti populiariausi internetiniai socialiniai tinklai, jų realizavimo technologijos; išanalizuotas internetinių socialinių tinklų tyrimo procesas, pasiūlytas trijų etapų tyrimo modelis, apžvelgti kiekviename etape naudotini įrankiai; taip pat pateikiama pasiūlyto modelio realizacija „PERL“ programavimo kalba, analizuojanti socialinio portalo „Twitter“ duomenis ir sugebanti pateikti trijų tipų ataskaitas. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas; internetiniai socialiniai tinklai; internetinių socialinių tinklų tyrimo proceso modelis, tyrimo įrankiai; internetinių socialinių tinklų tyrimo modelio realizavimas; išvados; literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 61 p. teksto be priedų, 28 iliustr., 2 lent., 18 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. / The research theme of this master’s final work is social-networking analysis process and tools relevant to it. The framework of this thesis consists of three parts: an overview of the most popular online social networks and their implementation technologies; a research on social-networking analysis process with a three-stage model proposed, all stages and tools relevant to them analyzed; also, implementation of the proposed model, written in “PERL” programming language, able to analyze a social portal named "Twitter", also able to provide three types of reports. Structure: introduction; social-networking; social-networking analysis process model, analysis tools; social-networking analysis process realization; conclusions, references. Thesis consists of: 61 p. text without appendixes, 28 pictures, 2 tables, 18 bibliographical entries. Appendixes included.

Šiandien į „viešojo valdymo“ sąvoką įeina viešosios politikos formavimas ir viešasis administravimas, vykdomoji valdžia ir jos stiprėjimas, tarnautojų, piliečių ir jų grupių įtaka formuojant politinius ir administracinius sprendimus, viešojo ir privataus sektorių partnerystė ir t.t. Svarbiausią vietą Lietuvos Respublikos vykdomosios valdžios institucijų sistemoje užima Vyriausybė. Ji yra aukščiausioji valstybės valdžios vykdomoji institucija Lietuvos Respublikoje, įgyvendinanti vykdomąją valdžią šalyje ir vadovaujanti šios sistemos institucijoms bei koordinuojanti jų veiklą. LR Vyriausybė, spręsdama problemas ar rengdama įstatytumus, jų projektus ir pan, sudaro darbo grupes konkretiems klausimams spręsti. Pasitelkus visas įmanomas priemones ir veikimo būdus galima sumaniai ir pagrįstai kurti, įgyvendinti bei taikyti įstatymus, spręsti konkrečias gyvenimiškas situacijas, sudaryti ir įgyvendinti reikalingas visuomenės vystymo programas, tačiau vis dar atsiranda kliūčių sprendžiant valstybinės reikšmės klausimus ir problemas. Šio darbo tikslas – aptarti viešosios valdžios struktūrą, veiklą, išorinį poveikį, bei politikos tinklų tipus teoriniu lygmeniu bei išanalizuoti vienos struktūrinės dalies (darbo grupių) veiklą, išsiaiškinti Lietuvos Respublikos valdžios institucijose susidarančių politikos tinklų tipus ir jų reikšmę valstybei. Iškeltos 3 hipotezės, jog mokslinėje literatūroje trūksta LR Vyriausybės darbo grupių veiklos reglamentavimo, sudarymo, kandidatų... [toliau žr. visą tekstą] / Nowadays, the concept of "public authority" includes public policy formation and public administration, executive power and its strength, also the influence of civil servants, citizens and their groups on the formation of the political and administrative decisions, public-private partnerships, etc. The Government has the most important place in the Lithuanian system of executive authorities. It is the supreme executive body of state power in the Republic of Lithuania, which is implementing the executive power and leading the institutions of this system coordinating their activity. While solving the problems and drafting the laws and their projects Lithuanian government establishes working groups to tackle specific issues. Through all the possible means and methods of operation the laws can be implemented and applied quite sensibly and reasonably, dealing with specific real life situations, creating and implementing public development programs, however there still are barriers dealing with the issues of state interest. The aim of the research – to discuss the structure, activity of public authority, external impact on it, types of policy networks at the level of theory, to analyze the activity of one of the structural parts (work groups); to clarify the types of policy networks established in the Lithuanian government bodies and their implications for the state. There are raised three hypotheses: (1) in the scientific literature there is lack of regulation of activity of... [to full text]

Šiuo darbu pristatoma sukurta sistema, kuria galima modeliuoti ir valdyti rizikas, kylančias iš IT, susijusias su IS nepasiekiamumu ar lėtu veikimu. Sistema realizuota pasitelkus neuroninius tinklus ir yra apmokoma sukaupta statistine informacija iš informacinių sistemų. Jai nurodoma, kurios statistinės informacijos laiko eilutes norima modeliuoti – t.y. kurios iš jų yra rizikos išraiška (serverių apkrovimas, IS atsakymo laikas ir pan.). Sistema pati nustato koreliuojančias statistines laiko eilutes, sugrupuoja susijusias ir kiekvienai grupei sukuria po modelį – apibendrina iki tol nežinomą priklausomybę tarp laiko eilučių pasitelkusi neuroninį tinklą. Kiekvienam iš tų modelių pateikus įtakojančių parametrų reikšmes, sistema sumodeliuoja rizikos parametro reikšmę. Eksperimentai parodė, jog sistema gali būti sėkmingai naudojama mišriame IT ūkyje ir geba modeliuoti įvairius IT bei IS komponentų parametrus, kurie sąlygoja rizikas. / By this work we present an IT risk management system, which is capable to model and manage risks that arise from IT wich are related with IS downtimes and slow response times. The system is implemented by using a proposed neural network architecture as a heart of the modeling engine. It is trained with accumulated datasets from existing information systems. The user shows for the system which statistical data time series one needs to model – i.e. the one which represents the risk (like server load, IS response time, etc.). The system automatically determines correlated statistical time series, groups them and creates a separate model for each group – this model generalizes until then unknown relationship between time series by invoking neural network. The model then accepts values of the input parameters and the system models the value of the risk parameter. Experiments have shown that the proposed system can be successfully used in a mixed IT environment and can be rewarding for one who tracks IT risks coming from various IT and IS components.

Often there is a need to establish and understand the structure of multidimensional data: their clusters, outliers, similarity and dissimilarity. One of solution ways is a dimensionality reduction and visualization of the data. If a huge datasets is analyzed, it is purposeful to reduce the number of the data items before visualization. The area of research is reduction of the number of the data analyzed and mapping the data in a plane. In the dissertation, vector quantization methods, based on artificial neural networks, and visualization methods, based on a dimensionality reduction, have been investigated. The consecutive and integrated combinations of neural gas and multidimensional scaling have been proposed here as an alternative to combinations of self-organizing maps and multidimensional scaling. The visualization quality is estimated by König’s topology preservation measure, Spearman’s rho and MDS error. The measures allow us to evaluate the similarity preservation quantitatively after a transformation of multidimensional data into a lower dimension space. The ways of selecting the initial values of two-dimensional vectors in the consecutive combination and the first training block of the integrated combination have been proposed and the ways of assigning the initial values of two-dimensional vectors in all the training blocks, except the first one, of the integrated combination have been developed. The dependence of the quantization error on the values of training... [to full text] / Dažnai iškyla būtinybė nustatyti ir giliau pažinti daugiamačių duomenų struktūrą: susidariusius klasterius, itin išsiskiriančius objektus, objektų tarpusavio panašumą ir skirtingumą. Vienas iš sprendimų būdų – duomenų dimensijos mažinimas ir jų vizualizavimas. Kai analizuojamos didelės duomenų aibės, tikslinga prieš vizualizavimą sumažinti ne tik dimensiją, bet ir duomenų skaičių. Šio darbo tyrimų sritis yra daugiamačių duomenų skaičiaus mažinimas ir duomenų atvaizdavimas plokštumoje. Disertacijoje nagrinėjami dirbtiniais neuroniniais tinklais grindžiami vektorių kvantavimo ir dimensijos mažinimu pagrįsti vizualizavimo metodai. Kaip alternatyva saviorganizuojančių neuroninių tinklų ir daugiamačių skalių junginiams, darbe pasiūlyti nuoseklus neuroninių dujų ir daugiamačių skalių junginys bei integruotas, atsižvelgiantis į neuroninių dujų metodo mokymosi eigą ir leidžiantis gauti tikslesnę daugiamačių vektorių projekciją plokštumoje. Junginiais gautų vaizdų kokybės vertinimui pasirinkti Konigo matas, Spirmano koeficientas bei MDS paklaida. Šie matai leidžia kiekybiškai įvertinti panašumų išlaikymą po daugiamačių duomenų transformavimo į mažesnės dimensijos erdvę. Taip pat pasiūlyti dvimačių vektorių pradinių koordinačių parinkimo būdai nuosekliame junginyje ir integruoto junginio pirmame mokymo bloke bei koordinačių reikšmių priskyrimo būdai integruoto junginio kituose mokymo blokuose. Eksperimentiškai nustatyta kvantavimo paklaidos priklausomybė nuo neuroninių dujų tinklo... [toliau žr. visą tekstą]

Dažnai iškyla būtinybė nustatyti ir giliau pažinti daugiamačių duomenų struktūrą: susidariusius klasterius, itin išsiskiriančius objektus, objektų tarpusavio panašumą ir skirtingumą. Vienas iš sprendimų būdų – duomenų dimensijos mažinimas ir jų vizualizavimas. Kai analizuojamos didelės duomenų aibės, tikslinga prieš vizualizavimą sumažinti ne tik dimensiją, bet ir duomenų skaičių. Šio darbo tyrimų sritis yra daugiamačių duomenų skaičiaus mažinimas ir duomenų atvaizdavimas plokštumoje. Disertacijoje nagrinėjami dirbtiniais neuroniniais tinklais grindžiami vektorių kvantavimo ir dimensijos mažinimu pagrįsti vizualizavimo metodai. Kaip alternatyva saviorganizuojančių neuroninių tinklų ir daugiamačių skalių junginiams, darbe pasiūlyti nuoseklus neuroninių dujų ir daugiamačių skalių junginys bei integruotas, atsižvelgiantis į neuroninių dujų metodo mokymosi eigą ir leidžiantis gauti tikslesnę daugiamačių vektorių projekciją plokštumoje. Junginiais gautų vaizdų kokybės vertinimui pasirinkti Konigo matas, Spirmano koeficientas bei MDS paklaida. Šie matai leidžia kiekybiškai įvertinti panašumų išlaikymą po daugiamačių duomenų transformavimo į mažesnės dimensijos erdvę. Taip pat pasiūlyti dvimačių vektorių pradinių koordinačių parinkimo būdai nuosekliame junginyje ir integruoto junginio pirmame mokymo bloke bei koordinačių reikšmių priskyrimo būdai integruoto junginio kituose mokymo blokuose. Eksperimentiškai nustatyta kvantavimo paklaidos priklausomybė nuo neuroninių dujų tinklo... [toliau žr. visą tekstą] / Often there is a need to establish and understand the structure of multidimensional data: their clusters, outliers, similarity and dissimilarity. One of solution ways is a dimensionality reduction and visualization of the data. If a huge datasets is analyzed, it is purposeful to reduce the number of the data items before visualization. The area of research is reduction of the number of the data analyzed and mapping the data in a plane. In the dissertation, vector quantization methods, based on artificial neural networks, and visualization methods, based on a dimensionality reduction, have been investigated. The consecutive and integrated combinations of neural gas and multidimensional scaling have been proposed here as an alternative to combinations of self-organizing maps and multidimensional scaling. The visualization quality is estimated by König’s topology preservation measure, Spearman’s rho and MDS error. The measures allow us to evaluate the similarity preservation quantitatively after a transformation of multidimensional data into a lower dimension space. The ways of selecting the initial values of two-dimensional vectors in the consecutive combination and the first training block of the integrated combination have been proposed and the ways of assigning the initial values of two-dimensional vectors in all the training blocks, except the first one, of the integrated combination have been developed. The dependence of the quantization error on the values of training... [to full text]

Pagrindinis darbo tikslas – atlikti kelių tiesioginio sklidimo neuroninių tinklų sistemų lyginamąją analizę siekiant įvertinti jų funkcionalumą. Šiame darbe apžvelgiama: biologinio ir dirbtinio neuronų modeliai, neuroninių tinklų klasifikacija pagal jungimo konstrukciją (tiesioginio sklidimo ir rekurentiniai neuroniniai tinklai), dirbtinių neuroninių tinklų mokymo strategijos (mokymas su mokytoju, mokymas be mokytojo, hibridinis mokymas). Analizuojami pagrindiniai tiesioginio sklidimo neuroninių tinklų metodai: vienasluoksnis perceptronas, daugiasluoksnis perceptronas realizuotas „klaidos skleidimo atgal” algoritmu, radialinių bazinių funkcijų neuroninis tinklas. Buvo nagrinėjama 14 skirtingų tiesioginio sklidimo neuroninių tinklų sistemos. Programos buvo suklasifikuotos pagal kainą, tiesioginio sklidimo neuroninių tinklo mokymo metodų taikymą, galimybę vartotojui keisti parametrus prieš apmokant tinklą ir techninį programos įvertinimą. Programos buvo įvertintos dešimtbalėje vertinimo sistemoje pagal mokymo metodų įvairumą, parametrų keitimo galimybes, programos stabilumą, kokybę, bei kainos ir kokybės santykį. Aukščiausiu balu įvertinta „Matlab” programa (10 balų), o prasčiausiai – „Sharky NN” (2 balai). Detalesnei analizei pasirinktos keturios programos („Matlab“, „DTREG“, „PathFinder“, „Cortex“), kurios buvo įvertintos aukščiausiais balais, galėjo apmokyti tiesioginio sklidimo neuroninį tinklą daugiasluoksnio perceptrono metodu ir bent dvi radialinių bazinių funkcijų... [toliau žr. visą tekstą] / The main aim – to perform a comparative analysis of several feedforward neural system networks in order to identify its functionality. The work presents both: biological and artificial neural models, also classification of neural networks, according to connections’ construction (of feedforward and recurrent neural networks), studying strategies of artificial neural networks (with a trainer, without a trainer, hybrid). The main methods of feedforward neural networks: one-layer perceptron, multilayer perceptron, implemented upon “error feedback” algorithm, also a neural network of radial base functions have been considered. The work has included 14 different feedforward neural system networks, classified according its price, application of study methods of feedforward neural networks, also a customer’s possibility to change parameters before paying for the network and a technical evaluation of a program. The programs have been evaluated from 1 point to 10 points according to the following: variety of training systems, possibility to change parameters, stability, quality and ratio of price and quality. The highest evaluation has been awarded to “Matlab” (10 points), the lowest – to “Sharky NN” (2 points). Four programs (”Matlab“, “DTREG“, “PathFinder“,”Cortex“) have been selected for a detail analysis. The best evaluated programs have been able to train feedforward neural networks using multilayer perceptron method, also at least two radial base function networks. “Matlab“ and... [to full text]

„Socialinis tinklas – interaktyvi interneto struktūra (interneto svetainė) vienijanti tam tikrą, bendrų interesų turinčią narių grupę, kuri ir kuria konkrečios svetainės turinį ir virtualiai bendrauja tarpusavyje, automatizuotomis konkrečios svetainės priemonėmis. Socialiniai tinklai – paskutiniu metu aktyviai besivystanti interneto dalis, kuriai galima priskirti tiek paprastus diskusijų forumus, tiek sudėtingus visuomeninius ir (ar) komercinius interneto projektus.“ Pats populiariausias socialinis tinklas Pasaulyje yra facebook.com, http://www.socialbakers.com teigimu Lietuvoje turintis 1 132 000 vartotojų. Taip pat didžioji dalis didelįų įmonių ir prekės ženklų turi savo įmonės/prekės ženklo puslapį facebook.com socialiniame tinkle, tokiu būdu siekdami padidinti pardavimus, prekinio ženklo žinomumą. Pagrindinė problema naujiems puslapiams, kad darosi vis sunkiau pritraukti naujų fanų. Puslapių savininkai rengia įvarius konkursus, kurie yra mažai efektyvūs, jais nepasiekiama planuoto rezultato. Facebook.com taip pat suteikia galimybę kurti programas trečiosioms šalims, kurių pagalba jie gali pasiekti informaciją esančią facebook.com duomenų bazėse, naudotis jų suteiktomis funkcijomis. Jų efektyvumas nepalyginamai didesnis, nei anksčiau minėtų akcijų ir konkursų. Tačiau tokių programų kūrimas kainuoja dideles sumas. Kuriama aplikacija, skirta be jokių programavimo žinių įdiegti ją į savo serverį ir taip didinti savo puslapio žinomumą. Programos pagalba vartotojai už... [toliau žr. visą tekstą] / Social networks becoming more and more popular and they have an increasingly important role for every people and also for busines. Curently, there are many social networs, but the famuos is facebook. And the Facebook allows you to create applications third parties.The aplications can be used for games, comunication, but mostly for busines. There is a document about application of company marketing in facebook social network, which helps to popularize Facebook page. And here you can find analytical, requirements specification, specification of software architecture, testing conclusions, and also user documentation parts. In analytical part you can find similar systems comparison and why social aplicacions is nessary for busines. Requirements specification describes complete description of the behavior of a system to be developed and includea a set of use cases that describe interactions the users will have with the software. In addition it also contains functional and non-functional requirements. Testing document presents the results of testing and possible system errors. User documentations hows how to use the system and iliustrates it with lots of screenshots.

Šiame darbe nagrinėjama smegenų – kompiuterio sąsajos (BCI) sistema. Taip pat dirbtinių neuroninių tinklų ir atsitiktinių miškų klasifikavimo algoritmų panaudojimas smegenų – kompiuterio sąsajos sistemose. Realizuotas smegenų – kompiuterio sąsajos prototipas. Šis prototipas leidžia valdyti kompiuterio pelę, naudojant elektroencefalogramos arba elektromiogramos skaitytuvą. Atliktas kompiuterio pelės valdymo, naudojant smegenų – kompiuterio sistemą, tyrimas, vykdant praktines užduotis. Rezultatai palyginti su įprastu būdu valdoma kompiuterio pele. Tyrime naudotas OCZ NIA elektroencefalogramos ir elektromiogramos signalų skaitytuvas. Palyginta kuris iš naudotų klasifikavimo algoritmų pasiekia didžiausią tikslumą. Padarytos išvados apie smegenų – kompiuterio sąsajos sistemos prototipo privalumus ir trūkumus. / This work analyzes the brain – computer interface (BCI) system. Also artificial neural networks and random forest classification algorithms are used in brain – computer interface systems. A prototype of the brain – computer interface was developed. The prototype lets you control your mouse using electromyogram or electroencephalogram reader. In this work, the practical tasks carried out mouse control study using a brain – computer interface. The results were compared with the normal – controlled computer mouse. The study used OCZ NIA electroencephalogram and electromyogram signal reader. Compared which of the used algorithms achieves the highest accuracy. The conclusions were drawn about the BCI prototype.