Predviđanje veza u društvenim mrežama korišćenjem atributa čvorova i topoloških metrika sličnosti
Nikola Kušlaković (2002)
učenik 2. razreda Gimnazije "Isidora Sekulić", Novi Sad
Mentorstvo:
Nikola Bebić, student osnovnih studija Prirodno-matematičkog fakulteta, Univerzitet u Novom Sadu
U ovom radu istraženo je kojim podacima je najbolje trenirati klasifikator koji će da predviđa prijateljstva u društvenim mrežama. Upoređene su tačnosti klasifikatora koju su trenirani pomoću podataka o korisnicima (atributi čvorova) i pomoću metrika sličnosti (topologija mreže). Nad manjom mrežom su se pokazale bolje metrike sličnosti, jer klasifikatori trenirani metrikama sličnosti daju prosečnu tačnost od 75.65%, a klasifikatori trenirani atributima čvorova prosečnu tačnost od 60.87%. Nad mnogo većom mrežom situacija je obrnuta, jer klasifikatori trenirani metrikama sličnosti daju tačnost od 81.46%, a klasifikatori trenirani atributima čvorova daju tačnost od 87.17%. Iz toga zaključujemo da je nad velikim mrežama bolje koristiti atribute čvorova nego metrike sličnosti za treniranje klasifikatora. Urađena je i analiza atributa čvorova i metrika sličnosti tako da se vidi koji atributi čvorova i koje metrike sličnosti su najbolji za predviđanje.
Prepoznavanje vrste biljke na osnovu oblika njenog lista korišćenjem nasumične šume odlučivanja
Pavle Ćirić (2000)
učenik 4. razreda Tehničke škola Pirot, Pirot
Mentorstvo:
Stefan Nožinić, student osnovnih studija, Fakultet tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu
U ovom radu je predložena nova metoda za prepoznavanje vrste biljaka na osnovu oblika njihovih listova. Cilj rada je da se ispita kakvi rezultati mogu da se postignu korišćenjem algoritma nasumične šume odlučivanja pri rešavanju ovog problema . Prepoznavanje vrste se razlikuje na osnovu 10 različitih karakteristika koje opisuju oblik lista. Za treniranje algoritma i ispitivanje tačnosti koristi se skup podataka Flavia, koji u sebi sadrzi fotografije listova koje se mogu raspodeliti u 32 vrste biljaka. Ovim algoritmom se postigla tačnost od 68,7% nad pomenutim skupom podataka. Dobijeni rezultati su upoređeni sa rezultatima radova iz literature.
Kreiranje aproksimativnog modela deformisanja krutih tela primenljivog za iterativno generisanje grafike sa prihvatljivom frekvencijom odziva
Nemanja Milanović (2001)
učenik 3. razreda Požarevačke gimnazije, Požarevac
Mentorstvo:
Igor Šikuljak, student osnovnih studija Fakulteta tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu
U ovom radu je istraživan aproksimativni model deformisanja krutih tela u realnom vremenu. Cilj istraživanja je bio naći rešenje koje bi ovu vrstu simulacija izvršavalo tako što se svi proračuni vrše u toku rada programa uz generisanje 30 ili više slika u sekundi. Rešavanju problema pristupljeno je uz pomoć metoda projektovanja zrakova (ray casting), korišćenjem oktalnog stabla za lokalizaciju prostora i sračunavanjem funkcije opadanja za poluprečnik opadanja sile i uglačavanje površina. Rešenje je podrazumevalo sudar projektila koji ne podleže deformacijama i mete koja se deformiše. Rezultati su pokazali da osmišljeno rešenje radi u realnom vremenu kada se materijalnom tačkom utiče na mali broj tačaka mete. Za kompleksnije slučajeve primećuje se pad u broju generisanih slika u sekundi pri udaru projektila u metu, a zatim i pad broja generisanih slika u sekundi u toku deformisanja tela, zavisno od broja tačaka na koje se utiče.
Implementacija kružnog algoritma sa zadržavanjem u planeru procesa na MP/M II operativnom sistemu
Diana Šantavec (2001)
učenica 3. razreda Elektrotehničke škole "Mihajlo Pupin", Novi Sad
Mentorstvo:
Dragan Toroman, Istraživačka Stanica Petnica
Rad opisuje implementaciju kružnog algoritma uz dodeljivanje uzastopnih kvanti procesorskog vremena procesu. Ideja projekta je da se implementira algoritam koji će omogućavati da se svi procesi izvršavaju pseudo-paralelno, ali i da prioritet procesa ima uticaj na sortiranje istih. Prvo je implementriran kružni algoritam (Round Robin) koji je omogućio da se svi procesi izvršavaju naizmenično, ali su svi procesi, bez obzira na prioritet, imali isto vreme izvršavanja sa istom učestalošću izvršavanja. Potom je implementiran predloženi algoritam koji je dodeljivao različit broj uzastopnih vremenskih kvanti procesu u zavisnosti od prioriteta. Predloženi algoritam je poređen sa originalnim algoritmom i sa kružnim algoritmo. Prednost predloženog algoritma je što se ukupno izvršavanje seta procesa kraće i proces nižeg prioriteta se izvršava uporedo sa procesima višeg prioriteta. Međutim, za razliku od kružnog algoritma, kod predloženog algoritma prioritet procesa ima uticaj na vreme izvršavanja procesa. Loša osobina predloženog algoritma je slab odziv procesa visokog prioriteta, jer se stavlja uvek na poslednje mesto u listi, a kako se procesi zadržavaju više puta uzastopno na prvom mestu, odziv je slabiji nego kod kružnog algoritma.
Generisanje ratnika za igricu “Corewar” genetskim algoritmom
Boško Ristović (2000)
učenik 4. razreda Tehničke škole Čačak, Čačak
Mentorstvo:
Igor Šikuljak, student osnovnih studija Fakulteta tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu
U ovom radu su generisani ratnici za igricu “Corewar” korišćnjem genetskog algoritma i praćena je promena u performansama ratnika u odnosu na parametre algoritma. “Corewar” je računarska igrica u kojoj se dva ili više računarska programa takmiče za kontrolu nad virtuelnim memorijskim prostorom. Merili smo uticaj dva parametra genetskog algoritma i kako se zavisno od njih menja učinak dobijenih ratnika. Prvi parametar je broj gena ili instrukcija koji čine jednog radnika. Drugi parametar je funkcija za generisanje gena, jedna ima uniformnu raspodelu, a druga generiše vrednosti koje imaju normalnu raspodelu. U radu je pokazano da su ratnici kojima je broj gena 20 i imaju implementiranu normalnu distribuciju u svojoj funkciji za generisanje gena, znatno bolji od preostale 3 grupe koje su testirane. Identifikovano je da se ratnici koji pripadaju izgenerisanoj generaciji sa najboljim performansama ponašaju po pasivnoj strategiji u kojoj im je glavni cilj da prežive, a ne da unište protivnika.