<p>Unakrsna aproksimativna entropija kvantifikuje međusobnu uređenost<br />dva istomvremeno snimljena vremenska niza. Iako je izvedena iz<br />veoma zastupljene entropije za procenu uređenosti jednog vremenskog<br />niza, još uvek nije dostigla njenu reputaciju. Cilj ove disertacije je<br />da identifikuje probleme koji otežavaju širu primenu unakrsne<br />entropije i da predloži skup rešenja. Validacija rezultata je rađena<br />na kardiovaskularnim signalima, sistolnog krvnog pritiska i palsnog<br />inetervala snimljenim na laboratorijskim pacovima i na signalima<br />zdravih volontera.</p> / <p>Cross-approximate entropy (XApEn) quantifies a mutual orderliness of two<br />simultaneously recorded time series. Although derived from the firmly<br />establishe solitary entropies, it has never reached their reputation and<br />deployment. The aim of this thesis is to identify the problems that preclude<br />wider XApEn implementation and to develop a set of solutions. Results were<br />validated using the cardiovascular time series, systolic blood pressure and<br />pulse interval, recorded from laboratories animals and also signals recorded<br />from healthy human volunteers.</p>

<p>Докторска дисертација припада области информационих система, са јасним акцентом на употребу неуронских мрежа за решавање проблема вишеструких зависних временских серија&nbsp; који је у&nbsp; овом докторату дефинисан.Основни циљ дисертације је креирање система у форми едукативног софтвера путем којег ће се обучавати младе кошаркашке судије</p><p>Један од кључих елемената овог&nbsp; доктората јесте симулација хоризонталног видног поља на основу којег се&nbsp; утврђује да ли је резоновано кретање кошаркашких судија било адекватно&nbsp; или није. Стога развијени софтвер поседује споменуту едукативну примену.</p><p>Како би се реализовао споменути софтвер спроведено је истраживање које је обухватило обучавање великог броја традиционалних вишеслојних перцептрона као и формирање посебне&nbsp; LTR&nbsp; &ndash;&nbsp; MDTS структуре неуронске мреже за коју се сматра да је погодна за решавање постојећег проблема. За реализацију симулације хоризонталног видног поља разматрано је више алгоритама из области рачунарске графике&nbsp; а&nbsp; Sweep and Prune&nbsp; алгоритам је парцијално пружио основу за развијени и тренутно&nbsp; имплементирани алгоритам.</p> / <p>Doktorska disertacija pripada oblasti informacionih sistema, sa jasnim akcentom na upotrebu neuronskih mreža za rešavanje problema višestrukih zavisnih vremenskih serija&nbsp; koji je u&nbsp; ovom doktoratu definisan.Osnovni cilj disertacije je kreiranje sistema u formi edukativnog softvera putem kojeg će se obučavati mlade košarkaške sudije</p><p>Jedan od ključih elemenata ovog&nbsp; doktorata jeste simulacija horizontalnog vidnog polja na osnovu kojeg se&nbsp; utvrđuje da li je rezonovano kretanje košarkaških sudija bilo adekvatno&nbsp; ili nije. Stoga razvijeni softver poseduje spomenutu edukativnu primenu.</p><p>Kako bi se realizovao spomenuti softver sprovedeno je istraživanje koje je obuhvatilo obučavanje velikog broja tradicionalnih višeslojnih perceptrona kao i formiranje posebne&nbsp; LTR&nbsp; &ndash;&nbsp; MDTS strukture neuronske mreže za koju se smatra da je pogodna za rešavanje postojećeg problema. Za realizaciju simulacije horizontalnog vidnog polja razmatrano je više algoritama iz oblasti računarske grafike&nbsp; a&nbsp; Sweep and Prune&nbsp; algoritam je parcijalno pružio osnovu za razvijeni i trenutno&nbsp; implementirani algoritam.</p> / <p>Doctoral dissertation belongs to the field of information systems, with a clear&nbsp; emphasis on the use of neural networks for solving the problem of multiple dependent time series, which is defined in this doctorate. The main objective of the&nbsp; thesis is to create a system in the form of educational software that will be used druring the training of young basketball referees.One of the key elements of this doctorate is a simulation of a horizontal field of&nbsp; vision&nbsp; on the basis of which it is determined whether the movement of&nbsp; reasoned&nbsp; basketball referees was adequate &nbsp; or not.&nbsp; Therefore developed software has&nbsp; aforementioned educational use. In order&nbsp; to realize the aforementioned software, a&nbsp; research&nbsp; was conducted that included training of a large number of traditional multilayer perceptron neural networks and the&nbsp; formation of special LTR&nbsp; -&nbsp; MDTS&nbsp; neural network&nbsp; structure which is considered to be&nbsp; suitable&nbsp; for solving the presented problem. For the realization of the simulation&nbsp; of the horizontal field of vision a large number of algorithms in the field of computer graphis was considered&nbsp; and Sweep and Prune algorithm partially provided the basis for the developed and&nbsp; currently implemented algorithm.</p>