<p>Pametna elektroenergetska mreža predstavlja mrežu nove generacije koja treba da bude efikasna, proširiva, pouzdana i jednostavna za upravljanje. Pametnu mrežu karakteriše veliki broj uređaja i dvosmerna komunikacija sa njima. Ovi uređaji će generisati ogromne količine podataka koje je potrebno pročitati i transportovati do kontrolnog centra, za šta je neophodna odgovarajuća komunikaciona infrastruktura koja obezbeđuje adekvatan kvalitet usluge. U ovoj disertaciji je prikazano rešenje za obezbeđivanje kvaliteta usluge sabraćaja sa dinamičkim promenama prioriteta i propusnog opsega bazirano na programabilnim računarskim mrežama. Takođe je razvijena platforma za evaluaciju komunikacione infrastrukture pametnih mreža kako bi se omogućilo jednostavnije emuliranje različitih mrežnih topologija za potrebe razvoja novih algoritama upravljanja. Performanse rešenja su potvrđene putem šest testnih scenarija i pokazano je da predstavljeno rešenje daje bolje rezultate za sve scenarije sa aspekta obezbeđivanja propusnog opsega i mrežnog kašnjenja.</p> / <p>Smart grid represents the next generation power network which should be efficient, extensible, reliable and easy to manage. The smart grid will have a great number of devices with two-way communication. These devices will generate large amount of data that needs to be read and transported to utility control center, which further requires adequate communication infrastructure with appropriate quality of service. This dissertation presents a solution for providing quality of service for traffic with dynamic priority and bandwidth requirements, based on software defined networks. The platform for smart grid communication infrastructure evaluation is developed to enable easy emulation of different network topologies for the purpose of developing new control algorithms. Solution performance is verified using six test scenarios and it is shown that the proposed solution gives better results for all scenarios from the aspect of bandwidth provision and network latency.</p>

<p>Almost any large-scale system can be viewed as a network that shows interac-tions among entities which are constituent parts of the system. The focus of this<br />dissertation is on complex networks from three domains: (1) networks extracted<br />from source code of computer programs that represent design of software systems,<br />(2) networks extracted from semantic web ontologies that describe the structure<br />of shared and reusable knowledge, and (3) networks extracted from bibliographic<br />records that depict collaboration in science. We proposed new methods for the<br />extraction of networks from mentioned domains. Secondly, on several case stud-ies we demonstrated benets of network-based analysis of concrete systems from<br />those domains. In contrast to the previous work on the subject, analyses pre-sented in this dissertation are not purely topological, but combine techniques and<br />metrics developed under the framework of complex network theory with domain-dependent metrics.</p> / <p>Skoro svaki kompleksan sistem se može predstaviti mrežom koja opisuje interakcije izmedju entiteta od kojih je sistem komponovan. Fokus ove disertacije je na&nbsp;kompleksnim mrežama iz tri domena: (1) mreže ekstrahovane iz izvornog koda&nbsp;računarskih programa koje reprezentuju dizajn softverskih sistema, (2) mreže ekstrahovane iz ontologija semantičkog web-a koje opisuju strukturu deljenog znanja&nbsp;pogodnog za vi&scaron;ekratnu upotrebu, i (3) mreže ekstrahovane iz bibliografskih zapisa koje opisuju saradnju istraživača. U okviru disertacije predložene su nove&nbsp;metode za ekstrakciju mreža iz pomenutih domena. Drugo, na nekoliko studija&nbsp;slučaja ilustrovani su beneti mrežno orjentisane analize konkretnih sistema iz&nbsp;domena obuhvaćenih disertacijom. U poredjenju sa prethodnim relevantim istraživanjima, analize prezentovane u disertaciji nisu čisto topolo&scaron;ke, nego kombinuju tehnike i metrike razvijene u okviru teorije kompleksnih mreža sa metrikama iz konkretnog domena.</p>

<p>Ova disertacija se bavi istraživanjem problema kontinuiteta IP<br />mrežnih sesija u oblasti komunikscija u mobilnim računarskim mrežama.<br />Cilj istraživanja u okviru ove doktorske disertacije je da se definiše<br />rešenje problema mobilnosti primenjivo na heterogene bežične mreže<br />primenom metode softverski definisanog umrežavanja. U okviru<br />istraživanja prikazana je i praktična implementacija predloženog<br />rešenja. Tokom istraživanja su dobijeni rezultati koji ukazuju na potrebu<br />integracije postojećih tradicionalnih bežičnih mreža sa softverski<br />definisanim mrežama. Osnovu predloženog rešenja predstavlja<br />inkrementslan pristup u pogledu uvođenja novih SDN funkcionslnosti u<br />bežične IP mreže. Kroz implementaciju minimalnog seta SDN<br />funkcionalnosti gradi se tzv. hibridni model SDN mreže. Glavni<br />doprinos ovog istraživanja se ogleda u definisanju postupka koji će<br />omogućiti da se prevaziđe problem mobilnosti u aktuelnom konceptu<br />heterogenih bežičnih računarskih mreža. Ovakav model rešenja, pruža<br />značajan doprinos i sa aspekta ulaganja u promenu infrastrukture u<br />bežičnim mrežama. Implementacijom hibridnog modela, redukuje se<br />potreba za potpunim, ali i značajnim, uvođenjem virtuelne<br />infrastrukture bazirane na fleksibilnim softverski definisanim<br />mrežama.</p> / <p>This dissertation investigates the problem of IP networking communication<br />sessions continuity in mobile computer networks. The aim of the research within<br />this doctoral dissertation is to define a solution to the mobility problem<br />applicable to heterogeneous wireless networks using the software-defined<br />networking method. The research also demonstrates the practical<br />implementation of the proposed solution. During the research were obtained<br />results that indicate the need for integration of software-defined networks into<br />existing traditional wireless networks. The basis of the proposed solution is an<br />incremental approach in terms of introducing new SDN functionality into<br />wireless IP networks. Through the implementation of the minimal set of SDN<br />functionality, the so-called hybrid model of the SDN network is being built. The<br />main contribution of this research is reflected in the definition of a process that<br />will allow to overcome the problem of mobility in the current concept of<br />heterogeneous wireless computing networks. This solution model, also provides<br />a significant contribution from the aspect of investing in the change of<br />infrastructure in wireless networks. Implementation of the hybrid model reduces<br />the need for a complete replacement with a virtual infrastructure based on<br />flexible software-defined networks.</p>

<p>Fokus ove doktorske disertacije je razvijanje modela<br />zasnovanog na konceptu ve&scaron;tačkih neuronskih mreža<br />za predviđanje i projektovanje mikrofiltracije<br />kultivacionih tečnosti preko ispitivanja mogućnosti<br />primene ovog koncepta za modelovanje fluksa<br />permeata pri različitim uslovim a mikrofiltracij e, u<br />sistemima sa i bez primene hidrodinamičkih metoda<br />pobolj&scaron;anja fluksa permeata i njihove kombinacije,<br />kao i razvoj modela kojim će se objediniti<br />eksperimentalni rezultati u cilju dobijanja jedne<br />jedinstvene neuronske mreže za simulaciju svih<br />metoda pobolj&scaron;anja fluksa. Dodatan cilj predstavlja<br />razvoj modela za procenu pobolj&scaron;anja fluksa u<br />stacionarnim uslovim a usled primene metoda<br />pobolj&scaron;anja fluksa permeata čija će se adekvatnost<br />proveriti sa energetskog stanovi&scaron;ta.<br />Eksperimentalna ispitivanja su obuhvatila razvoj i<br />validaciju deset različitih modela neuronskih mreža<br />kod kojih su nezavisne ulazne promenljive i njihovi<br />rasponi (transmembranski pritisak, protok suspenzije<br />i protok vazduha) utvrđeni Box-Behnken-ovim<br />eksperimentalnim planom uz dodatne parametre<br />vreme trajanja mikrofiltracije i temperature koji su<br />varirani u zavisnosti od uslova izvođenja postupka<br />mikrofiltracije. Nasuprot tome, za razvoj dinamičkog<br />modela u svojstvu zavisno promenljive veličine<br />razmatran je pad fluksa permeata sa vremenom, dok<br />je za razvoj modela procene efikasnosti primenjenih<br />metoda pobolj&scaron;anja fluksa permeata razmatran fluks i<br />specifična potro&scaron;nja energije u stacionarnim<br />uslovima.<br />Normalizacijom eksperimentalnih podataka izbegla<br />se velika razlika u specifičnim težinskim<br />koeficijentim a pojedinih ulaznih promenljivih i predupredila opasnost da te promenljive pokažu veći<br />uticaj nego &scaron;to ga imaju u realnosti, a balansiranje<br />efekata nekontrolisanih faktora na izlaznu<br />promenljivu izvedeno je randomizacijom na grupu za<br />obučavanje (70% podataka), grupu za validaciju<br />(15% podataka) i grupu za testiranje (15% podataka).<br />Nestacionarnosti koje utiču na efikasnost algoritma<br />obuke i arhitekture neuronskih mreža izbegnute su<br />ispitivanjem m odela sa pet algoritama obuke<br />(Levenberg-M arkuardt-ov algoritam obuke<br />(trainlm), Bayes-ova regularizacija (trainbr), model<br />rezilientnog povratnog prostiranja (trainrp), model<br />skaliranog konjugovanog gradijenta (trainscg) i<br />model jednostepenog sekantnog povratnog<br />prostiranja gre&scaron;ke unazad (trainoss)) i dve<br />sigmoidalne aktivacione funkcije u skrivenom sloju<br />(logistička i hiperbolična tangensna), dok je u<br />izlaznom sloju kori&scaron;ćena linearna aktivaciona<br />funkcija. Svi modeli su optimizovani primenom<br />metode probe i gre&scaron;ke sa osnovnim ciljem dobiti &scaron;to<br />jednostavniju mrežu, odnosno mrežu sa minimalnim<br />brojem skrivenih neurona koja pokazuje najbolju<br />sposobnost generalizacije. Kao indikatori nivoa<br />generalizacije i parametara učinka obuke neuronske<br />mreže ispitivani su koeficijent determinacije (R2) i<br />srednja kvadratna gre&scaron;ka (MSE), a koeficijent<br />korelacije (r) je odabran kao dodatni parametar<br />adekvatnosti fitovanja vrednosti utvrđenog i<br />neuronskom mrežom procenjenog fluksa permeata.<br />Najbolju sposobnost generalizacije i predikcije<br />pokazao je model neuronske mreže obučavan<br />Levenberg-M arkuardt-ovim algoritmom. Optimalan<br />broj neurona u skrivenom sloju se kretao od 7 do 13<br />&scaron;to ukazuje na znatnu kom pleksnost mehanizama<br />koji utiču na fluks permeata kako je i procenjeno<br />postavljanjem hipoteze ove doktorske disertacije.<br />Analiza apsolutne relativne gre&scaron;ke pokazala je veoma<br />dobro predviđanje po&scaron;to je u rasponu od 81% do<br />100 % podataka imalo gre&scaron;ku manju od 10%, a<br />koeficijent determinacije u rasponu od 0,98091 do<br />0,99976 ukazuje da mreža ne može da objasni manje<br />od 2% varijacija u sistemu. Vrednosti koeficijenta<br />korelacije se kreću u rasponu od 0,99041 do 0,99988<br />&scaron;to sugeri&scaron;e na dobru linearnu korelaciju između<br />eksperimentalnih podataka i podataka predviđenih<br />neuronskom mrežom. Pored primene koncepta<br />fitovanja podataka ispitana je i mogućnost procene<br />uticaja pojedinih eksperimentalnih promenljivih na<br />fluks permeata primenom jednačine Garsona, a<br />komparativnom analizom dobijenih simulacionih rezultata na eksperimentalim podacima koji nisu bili predstavljeni neuronskoj mreži potvrđen je<br />generalizacijski kapacitet modela neuronske mreže.</p> / <p>Focus of this doctoral dissertation is to develop<br />a model based on the artificial neural networks<br />concept for predicting and designing cultivation<br />broth microfiltration by examining the<br />feasibility of this concept for modeling<br />permeate flux under different microfiltration<br />conditions, in systems with and without<br />hydrodynamic im provem ent methods, as well<br />the development of a model that will combine<br />the experimental results in order to obtain a<br />single neural network to simulate all methods of<br />flux improvement. An additional goal is the<br />development of a model in quasi steady state in<br />term so fadequacy of flux enhancement methods<br />application, which will be checked from the<br />energy point of view.<br />Experimental tests included the development<br />and validation of ten different models оf neural<br />networks in which the independent input<br />variables and their ranges (transmembrane<br />pressure, suspension flow and air flow) were<br />determined by Box-Behnken&#39;s experimental<br />plan with added microfiltration parameters time<br />and temperature, varied depending on the<br />conditions of the microfiltration procedure. In<br />contrast, for the development оf a dynamic<br />model as a dependent variable, the decrease in<br />permeate flux with time was considered, while<br />for the development of a model for evaluating<br />the efficiency оf applied permeate flux<br />im provement methods, flux and specific energy<br />consumption in quasi steady state conditions<br />were considered.<br />Normalization of experimental data avoided a<br />large difference in specific weight coefficients of individual input variables and prevented the<br />danger that these variables show a greater<br />impact than they have in reality, and balancing<br />the effects of uncontrolled factors on the output<br />variable was performed by randomization on the<br />training group (70% o f data), a validation group<br />(15% of data) and a testing group (15% of data).<br />Non-stationarities affecting the efficiency of the<br />training algorithm and neural network<br />architecture were avoided by testing the model<br />with five diferent training algorithms<br />(Levenberg-M arquardt training algorithm<br />(trainlm), Bayesian regularization (trainbr),<br />resilient backpropagation algorithm (trainrp),<br />scaled conjugate gradient method (trainscg) and<br />a one-step secant m ethod (trainoss)) and two<br />sigmoid activation functions in the hidden layer<br />(logistic and hyperbolic tangent), while a linear<br />activation function was used in the output layer.<br />All models are optimized by applying the trial<br />and error method with the basic goal of having<br />the simplest possible network, ie a network with<br />a minimum num ber o f hidden neurons that<br />shows the best ability to generalize.<br />Determ ination coefficient (R2) and mean square<br />error (MSE) were examined as indicators of<br />generalization level and neural network training<br />performance parameters, and correlation<br />coefficient (r) was selected as an additional<br />param eter o f adequacy оf fitting the value of<br />determined and neural network estimated<br />permeate flux.<br />The best ability to generalize and predict was<br />shown by a model of a neural network trained<br />by the Levenberg-M arquardt algorithm. The<br />optimal num ber of neurons in the hidden layer<br />ranged from 7 to 13, which indicates a<br />significant complexity of the mechanisms that<br />affect the permeate flux, as assessed by the<br />hypothesis of this doctoral dissertation.<br />Absolute relative error analysis showed very<br />good prediction as in the range of 81% to 100 %<br />of the data had an error of less than 10 %, and<br />the coefficient of determination in the range of<br />0.98091 to 0.99976 indicates that the network<br />cannot explain less than 2 % variation in the<br />system. The values оf the correlation coefficient<br />range from 0.99041 to 0.99988 suggests a good<br />linear correlation between the experimental data<br />and the data predicted by the neural network. In addition to the application of the concept of data<br />fitting, the relative importance of input variables<br />was also investigated by applying the Garson<br />equation. Comparative analysis of the obtained<br />simulation results on experimental data that<br />were not presented to the neural network<br />confirmed the generalization capacity of the<br />neural network model.</p>

<p>U radu je ispitan sledeći problem: <em>Pod kojim&nbsp;uslovima se može rekonstruisati&nbsp; (sintetisati)&nbsp;intervalno-vrednosni rasplinuti skup iz&nbsp; poznate&nbsp;familije nivo skupova.</em></p><p>U tu svrhu su proučena svojstva mreža&nbsp;intervala za svaki od četiri izabrana mrežna&nbsp;<br />uređenja: poredak po komponentama, neprecizni&nbsp;poredak (skupovna inkluzija), strogi &nbsp;i leksikografski&nbsp;poredak.&nbsp;</p><p>Definisane su i-između i ili-između ravne&nbsp;mreže&nbsp;&nbsp; i ispitana njihova svojstva potrebna za&nbsp;re&scaron;avanje postavljenog problema sinteze za&nbsp;intervalno-vrednosne rasplinute skupove. Za i-između ravne mreže je dokazano da su, u svom&nbsp;konačnom slučaju, slim mreže i dualno, da su ili-između ravne mreže dualno-slim mreže.</p><p>Data je karakterizacija kompletnih konačno&nbsp;prostornih i dualno konačno prostornih mreža.&nbsp;</p><p>Određena je klasa mreža koje se mogu&nbsp;injektivno preslikati u direktan proizvod n&nbsp;<br />kompletnih lanaca tako da su očuvani supremumi i&nbsp;dualno, određena je klasa mreža koje se mogu&nbsp;injektivno preslikati u direktan proizvod n lanaca&nbsp;tako da su očuvani infimumi.&nbsp;</p><p>U re&scaron;avanju problema sinteze posmatrana su&nbsp;dva tipa nivo skupova - gornji i donji nivo skupovi.&nbsp;Potreban i dovoljan uslov za sintezu intervalno-vrednosnog rasplinutog skupa iz poznate familije&nbsp;nivo skupova određen je za mrežu intervala koja je&nbsp;uređena poretkom po komponentama, za oba tipa&nbsp;posmatranih nivo skupova.</p><p>Za mrežu intervala uređenu nepreciznim&nbsp;poretkom, problem je re&scaron;en za donje nivo skupove,&nbsp;dok su za gornje nivo skupove određeni dovoljni&nbsp;uslovi.</p><p>Za mrežu intervala koja je uređena&nbsp;leksikografskim poretkom, takođe su dati dovoljni<br />uslovi i to za oba tipa nivo skupova.&nbsp;</p><p>Za mrežu intervala uređenu strogim poretkom&nbsp;problem nije re&scaron;avan, jer izlazi izvan okvira ovog&nbsp;rada.</p><p><br />Dobijeni rezultati su primenjeni za re&scaron;avanje&nbsp;sličnog problema sinteze za intervalno-vrednosne&nbsp;intuicionističke rasplinute skupove&nbsp; za mrežu&nbsp;intervala uređenu poretkom po komponentama.&nbsp;</p><p>Rezultati ovog istraživanja su od teorijskog&nbsp;značaja u teoriji mreža i teoriji rasplinutih skupova,&nbsp;ali postoji mogućnost za primenu u matematičkoj&nbsp;morfologiji i obradi slika.</p> / <p>In this thesis&nbsp; the following problem was investigated: Under which conditions an interval-valued fuzzy set can be reconstructed from the given family of cut sets.</p><p>We consider interval-valued fuzzy sets as&nbsp; a special type of lattice-valued fuzzy sets and&nbsp; we studied properties of lattices of intervals using four different lattice&nbsp; order: componentwise ordering, imprecision ordering (inclusion of sets), strong and&nbsp;lexicographical ordering.</p><p>We proposed new definitions&nbsp; of meet-between planar and join - between planar lattices, we investigated their properties and used them for solving problem of synthesis&nbsp; in&nbsp; interval-valued fuzzy sets.</p><p>It has been proven that finite meet- between planar lattices and slim lattices are equivalent, and dually:&nbsp;&nbsp;&nbsp; finite join-&nbsp; between planar lattices and dually slim lattices are equivalent.</p><p>Complete finitely&nbsp; spatial lattices and complete dually finitely spatial lattices are fully&nbsp;characterized&nbsp; in this setting. Next, we characterized&nbsp; lattices which can be order<br />embedded into a Cartesian product of&nbsp; n&nbsp; complete chains such that all suprema are preserved under the embedding.</p><p>And dually, we characterized lattices which can be order embedded into a Cartesian product of n complete chains such that all infima are preserved under the embedding.</p><p>We considered two types of cut sets &ndash; upper cuts and lower cuts.</p><p>Solution of the&nbsp; problem of synthesis of interval-valued fuzzy sets are given for lattices of intervals under componentwise ordering for both types of cut sets. Solution of problem of synthesis of&nbsp; interval-valued fuzzy sets&nbsp; are&nbsp; given for lower cuts for lattices of intervals under imprecision ordering.&nbsp; Sufficient conditions are given for lattices of intervals under imprecision ordering and family of upper cuts.</p><p>Sufficient conditions are also given for lattices of intervals under lexicographical ordering.</p><p>The problem of synthesis of interval-valued fuzzy sets for lattices of&nbsp; intervals under strong ordering is beyond the scope of this thesis.</p><p>A similar problem of synthesis of&nbsp; interval-valued intuitionistic fuzzy sets is solved for lattices of intervals under componentwise ordering.</p><p>These results are&nbsp; mostly of theoretical importance in lattice theory and fuzzy sets theory, but also they could&nbsp; be applied in mathematical morphology and in&nbsp; image processing.</p>

<p>Doktorskom disertacijom je dokazano da postojeće metode detekcije i identifikacije loših podataka nisu primenjive na distributivne mreže usled njihovih specifičnosti u stepenu redundanse merenja i broja pseudo merenja. Dodatno, razvijeni su algoritmi detekcije loših oblasti primenom dekuplovanog Hi-kvadrat testa, identifikacije loših merenja primenom novo definisanih izbeljenih reziduala, estimacije fazne konektivnosti primenom uslovnih ograničenja u estimatoru stanja, i korekcije pseudo merenja primenom informacija sa pametnih brojila. Navedeni algoritmi su specijalizovani za distributivne mreže i verifikovani primenom na dva test sistema.</p> / <p>The doctoral dissertation has demonstrated that conventional bad data detection and<br />identification methods cannot be efficiently applied in distribution networks, due to<br />their characteristics such as low measurement redundancy, number of pseudo<br />measurements and level of measurements correlation. In addition, the doctoral<br />dissertation described newly developed algorithms for bad area detection based on<br />decoupled Chi-squares test, bad data identification using newly defined whitened<br />residuals, estimation of phase connectivity by extension of state estimation with<br />conditional constraints and correction of pseudo measurements using AMI data. The<br />mentioned algorithms are specialized for distribution networks and verified through<br />simulation on two test systems.</p>

<p>U doktorskoj disertaciji obrađen je problem upravljanja montažnim<br />sistemima pomoću bežične senzorske tehnologije u cilju poboljšanja<br />efikasnosti proizvodnje i poboljšanja kvaliteta proizvoda. U okviru<br />ove disertacije je razvijen model bežičnog upravljačkog sistema za<br />upravljanje i nadzor industrijskih procesa. Glavni cilj istraživanja<br />je razvoj integrisanog sistema za praćenje pozicije radnog predmeta i<br />praćenje okolnosti u kojima se radni predmet nalazi u montažnim<br />sistemima. Rezultati istraživanja su potvrđeni eksperimentalnim<br />istraživanjem u laboratorijskoj i u realnoj industrijskoj sredini.</p> / <p>The dissertation deals with the problem of monitoring and controlling<br />industrial assembly lines by wireless sensor technology with the aim of<br />improving the efficiency of production and the quality of the product. A model<br />of a wireless controlling system has been developed for monitoring and<br />controlling industrial processes. The main focus of the study is the<br />development of an integrated system for monitoring the position of the<br />product and the influences on the product in the assembly lines. The results<br />are confirmed by experiments in a laboratory and real industrial environment.</p>

<p>U doktorskoj disertaciji razmatrana je mogućnost lokalizacije proizvoda primenom tehnologija Interneta stvari. Postavljen je model za lokalizaciju proizvoda koji primenjuje RFID tehnologiju i bežične senzorske mreže. U okviru modela, predložen je i realizovan hibridni metod za lokalizaciju proizvoda koji kombinuje podatke dobijene metodom najbližih suseda i metodom optimizacije rojem čestica, a zatim i hibridni metod za lokalizaciju proizvoda koji kombinuje podatke dobijene u RFID sistemu i u bežičnoj senzorskoj mreži. Mogućnosti primene predloženog modela su eksperimentalno ispitane u simuliranim sistemima i u laboratorijskoj okolini sa industrijskim elementima..</p> / <p>This dissertation discusses the possibilities of product localization based on Internet of things technologies. A model for product localization has been proposed based on RFID technology and wireless sensor networks. Within the model, a hybrid localization method which combines outputs from nearest neighbours method and particle swarm optimization for product localization has been proposed and developed, followed by a hybrid localization method which combines data from RFID system and wireless sensor network. The application possibilities for the proposed model have been experimentally tested in simulated systems and in laboratory conditions with industrial elements.</p>

<p>U okviru disertacije predloženo je rešenje za određivanje kolorimetrijskih<br />vrednosti otisaka štampanih goniohromatskim pigmentima na osnovu odziva<br />digitalne kamere. Predmet rada predstavljao je razvoj modela karakterizacije<br />kamere prilagođenog za fitovanje više-ugaonih podataka, kao i ispitivanje<br />uticaja parametara predložene metodologije na tačnost procene vrednosti<br />boja kamerom. Razvijeni model, baziran na veštačkim neuronskim mrežama,<br />omogućio je postizanje zadovoljavajuće preciznosti merenja boja, procenu<br />vrednosti boja svih testiranih mernih geometrija na osnovu snimaka u jednom<br />mernom uglu, a pokazao je i visok stepen adaptivnosti na promenu osvetljenja<br />koje se prilikom merenja koristi. Model je optimizovan primenom genetskog<br />algoritma, čime je njegova efikasnost znatno unapređena.</p> / <p>The thesis proposes а solution for colorimetric characterization of prints enhanced<br />with goniochromatic pigments by means of a digital camera. The subject of the<br />research was the development of a camera characterization model adapted to fit<br />multi-angular data and the assessment of the proposed framework parameters<br />impact on the accuracy of camera-based color measurement. The developed<br />model, based on artificial neural networks, enabled accurate color measurement<br />with a satisfactory level of accuracy, estimation of color values of all analyzed<br />measurement geometries on the basis of images obtained in one detection angle,<br />and was proved to be very adaptive to the change of the illuminant used during the<br />measurement. The model was optimized by means of a genetic algorithm, which<br />led to the significant improvement of its efficiency.</p>

<p>U disertaciji su razvijeni kolokacioni postupci sa C¹- splajnovima&nbsp;proizvoljnog stepena za re&scaron;avanje singularno-perturbovanih problema&nbsp;reakcije-difuzije u jednoj i dve dimenzije. U 1D, pokazano je da kolokacioni&nbsp;postupak sa kvadratnim C¹-&nbsp;splajnom na modifikovanoj &Scaron;i&scaron;kinovoj mreži,&nbsp;konvergira uniformno, sa redom konvergencije skoro dva. Takođe, na gradiranim mrežama, ovaj metod ima red konvergencije dva &ndash; uniformno do na logaritamski faktor. Aposterirona ocena je postignuta za kolokacione postupke sa C¹- splajnovima proizvoljnog stepena na proizvoljnoj mreži. Ova ocena je iskori&scaron;ćena i za kreiranje adaptivnih mreža. Numerički rezultati povtrđuju dobijene ocene. U 2D su razmatrane kolokacije sa bikvadratnim splajnovima. Aposterirona ocena gre&scaron;ke je postignuta. Numerički rezultati potvrđuju dobijene teorijske rezultate.<br />&nbsp;</p> / <p>Collocations with arbitrary order C¹-splines for a singularly perturbed reaction-diffusion problem in one dimension and two dimensions are studied. In 1D, collocation with quadratic C¹-splines is shown to be almost second order accurate on modified Shishkin mesh in the maximum norm, uniformly in the perturbation parameter. Also, we establish a second-order maximum norm a priori estimate on recursively graded mesh uniformly up to a logarithmic factor in the singular perturbation parameter. A posteriori error bounds are derived for the collocation method with arbitrary order C¹-splines on arbitrary meshes. These bounds are used to drive an adaptivemeshmoving algorithm. An adaptive algorithm is devised&nbsp;to resolve the boundary layers. Numerical results are presented. In 2D, collocation with biquadratic C¹-spline is studied. Robust a posteriori error bounds are derived for the collocation method on arbitrary meshes. Numerical experiments completed our theoretical results.</p>