Spelling suggestions: "subject:"taškinių"" "subject:"ieškiniai""
1 |
Radiacijos generuoti taškiniai defektai ir jų reakcijos / Point defects generated by radiation and their reactionsStuknys, Vaidas 28 August 2009 (has links)
Šiame darbe nagrinėjami radiaciniai defektai bei jų tarpusavio reakcijos silicyje. Atlikti eksperimentai, kurių metu pasitelkus minkštąją Rentgeno spinduliuotę buvo generuojami defektai. Vėliau bandiniai buvo tiriami FT-IR spektroskopijos metodais. Darbo apimtis 52 puslapiai. Darbas susideda iš 5 dalių. Pirmoje dalyje apžvelgiami Rentgeno spinduliuotės šaltiniai ir spinduliuotės savybės. Antroje - dalyje radiaciniai defektai silicyje. Trečioje - defektų tyrimo metodai. Ketvirtoje - dalyje defektų reakcijos. Penktoje - eksperimento metodika ir eksperimento rezultatai. / In this work, we are researching radiation defects and their reactions in silicon. During experiments defects were generated using soft Rentgen radiance. Later samples were researched using FT-IR methods of spectroscopy. Work amount is 52 pages. Work consists from 5 parts. First part - overview of sources and features of Rentgen radiance. Second part – radiation defects in silicon. Third part – methods of defect researching. Fourth part – reactions of defects. Fifth part – Methods and results of experiment.
|
2 |
Vaizdų klasterizavimas / Image clusteringMartišiūtė, Dalia 08 September 2009 (has links)
Objektų klasterizavimas – tai viena iš duomenų gavybos (angl. data mining) sričių. Šių algoritmų pagrindinis privalumas – gebėjimas atpažinti grupavimo struktūrą be jokios išankstinės informacijos. Magistriniame darbe yra pristatomas vaizdų klasterizavimo algoritmas, naudojantis savaime susitvarkančius neuroninius tinklus (angl. Self-Organizing Map). Darbe analizuojami vaizdų apdorojimo, ypatingųjų taškų radimo bei palyginimo metodai. Nustatyta, kad SIFT (angl. Scale Invariant Feature Transform) ypatingųjų taškų radimas bei aprašymas veikia patikimiausiai, todėl būtent SIFT taškiniai požymiai yra naudojami klasterizavime. Darbe taip pat analizuojamas atstumo tarp paveikslėlių radimo algoritmas, tiriami skirtingi jo parametrai. Algoritmų palyginimui yra naudojamos ROC (angl. Receiver Operating Characteristic) kreivės ir EER (angl. Equal Error Rate) rodiklis. Vaizdų klasterizavimui yra naudojamas ESOM (Emergent Self-Organizing Map) neuroninis tinklas, jis vizualizuojamas U-Matrix (angl. Unified distance Matrix) pagalba ir tinklo neuronai skirstomi į klasterius vandenskyros algoritmu su skirtingu aukščio parinkimu. Magistriniame darbe demonstruojami klasterizavimo rezultatai su pavyzdinėmis paveikslėlių duomenų bazėmis bei realiais gyvenimiškais vaizdais. / Clustering algorithms – a field of data mining – aims at finding a grouping structure in the input data without any a-priori information. The master thesis is dedicated for image processing and clustering algorithms. There are point-feature detection, description and comparison methods analyzed in this paper. The SIFT (Scale Invariant Feature Transform) by D. Lowe has been shown to behave better than the other ones; hence it has been used for image to image distance calculation and undirectly in clustering phase. Finding distances between images is not a trivial task and it also has been analysed in this thesis. Several methods have been compared using ROC (Receiver Operating Curve) and EER measurements. Image clustering process is described as: (1) training of ESOM (Emergent Self-Organizing Map), (2) its visualization in U-Matrix, (3) neuron clustering using waterflood algorithm, and (4) image grouping according to their best-matching unit neurons. The paper demonstrates the image clustering algorithm on public object image databases and real life images from the Internet as well.
|
Page generated in 4.9898 seconds