Home

Rbf neuronové sítě

Modelování predikce ozonu pomocí RBF neuronových sítí ANOTACE Diplomová práce se zabývá modelováním dopředné neuronové sítě typu RBF (radiální bazická funkce) pro predikci ozonu. K procesu uení neuronové sítě slouţí data získaná z ozonové stanice Pardubice - Dukla Neuronové sítě typu RBF Motivaci k jejich studiu najdeme v numerické matematice, konkrétně ve studiu interpolací a aproximací dat. Řešení aproximačního problému se většinou hledá jako lineární kombinace basických funkcí v nějakém konkrétním tvaru, například jako kombinace polynomů 2. RBF neuronové sítě Kapitola pojednává o neuronových sítích typu RBF. V kapitole je popsána základní struktura tohoto typu neuronové sítě. Poté následuje definice a charakteristika jednotlivých radiálně bazických funkcí, které slouží jako aktivační funkce neuronů takových parametrů RBF neuronové sítě, při kterých bude síť nejlépe nauena, tj. bude dosaženo nejmenší chyby na testovacích datech. Výstupem práce je vybraná þasová řada a návrh modelu neuronové sítě typu RBF, který vykazoval nejlepší výsledky Dobývání znalostí z databází T8: neuronové sítě P. Berka, 2019 8/23 Renesance neuronových sítí, 80. léta složitější sítě - Hopfield, Hecht-Nielsen, Rumelhart a Kohonen 1. schopnost sítí aproximovat libovolnou spojito

Diplomová práce se zabývá návrhem modelu dopředné neuronové sítě typu radiálně bázických funkcí (RBF) pro klasifikaci obcí Pardubického kraje do tříd na základě jejich bonity V modulu STATISTICA Automatické neuronové sítě máte na výběr několik typů sítí. › MLP - Vícevrstvou perceptronovou síť › RBF - Radial Basis Function) › SOFM - Kohonenovu síť › Lineární síť › Bayesovské sítě (PNN a GRNN) Každý typ sítě má různé vlastnosti, výběr závisí na povaze úlohy a charakteru dat Seriál se zabývá biologicky inspirovanými algoritmy jako jsou evoluční algoritmy, neuronové sítě MLP, RBF, konvoluční neuronové sítě, Neocognitron, popř. i např. rojové algoritmy či algoritmy založené na mravenčích koloniích umělé neuronové sítě jsem vypracoval samostatně pod vedením vedoucího bakalářské práce a s pouţitím odborné literatury a dalších informačních zdrojů, které jsou všechny citovány v práci a uvedeny v seznamu literatury na konci práce

Neuronové sítě typu RBF

  1. Volba modelu neuronové sítě, kolekce neuronových sítí. STATISTICA Automatizované neuronové sítě (SANS) podporuje mnoho důležitých tříd z neuronových sítí pro řešení problémů reálného světa včetně: Vícerozměrných perceptronů ; RBF sítí ; Samoorganizovaných ma
  2. Neuronové sítě Jsou inspirovány poznatky o neuronech a nervových sítích živých organizmů a jejich schopnostmi: extrahovat a reprezentovat závislosti v datech, které nejsou zřejmé řešit silně nelineární úlohy učit se zevšeobecňovat Využívají se pro klasifikaci, regresi a predikci časových řa
  3. Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích. Vysokoškolské kvalifikační práce Fakulty elektrotechniky a informatiky / Theses and dissertations of Faculty of Electrical Engineering and Computer Science (FEI) [11034] Kolekce obsahuje vysokoškolské kvalifikační práce Fakulty elektrotechniky a informatiky
  4. gova síť, asociativní paměti. Osnova cvičení: 1. Biologické neuronové.
  5. Umělé neuronové sítě založené na principu učení bez učitele; Ojův algoritmus učení, laterální inhibice, Kohonenovy mapy a jejich varianty pro učení s učitelem, sítě typu ART. RBF-sítě, kaskádová korelace. Genetické algoritmy, věta o schématech. Aplikace umělých neuronových sítí a evolučních technik.

Neuronové sítě (RBF -- radial basis function) Segmentace (shlukování) Shluková analýza Genetické algoritmy Neuronové shlukování (Kohonenovy mapy) Analýza vztahů Asociační algoritmus pro odvozování pravidel typu If X, then Y Predikce v časových řadác Neuronové sítě, teorie (MLP, RBF, HONU) 13. Závěr semestru, zápočty. Osnova cvičení: Témata cvičení následují témata přednášek. Seminární práce budou postupně zadávány od 8. přednášky. Podmínky pro udělení zápočtu:-50 % prezence na cvičeních K procesu učení neuronové sítě slouţí data získaná z ozonové stanice Pardubice ? Dukla. Cílem práce je podat ucelený náhled na problematiku ozonu spolu s návrhem modelu pro predikci ozonu.This thesis deals with modeling of forward type neural network RBF (radial basic function) for the prediction of ozone

Modelování bonity obcí pomocí RBF neuronových sítí

V první části provádím rešerši literatury. Je zde popsán úvod k časovým řadám, jejich typy, klasické přístupy k jejich modelování a vícevrstvé dopředné neuronové sítě typu perceptron a RBF. Na rešerši navazuje zmapování prostředí Matlab R2012b pro tvorbu neuronových sítí Neuronové sítě jsou predikční algoritmy inspirované fungováním biologických nervových soustav. Představují velmi flexibilní modely vhodné pro všechny typy úloh. Své uplatnění nacházejí především tam, kde jiné modelovací postupy selhávají nebo při řešení dataminingových úloh nad novými typy dat. Nevýhodou. Studijní oddělení. Otevírací hodiny Pondělí: 8:00 - 11:00 Středa: 8:00 - 11:00, 13:00 - 14:30 Čtvrtek: 8:00 - 11:00 Upozornění: O prázdninách pouze ve. nákup softwaru STATISTICA Neuronové sítě 7.1ÿ využitého pro realizaci výpočtu v této práci. Děkuji také všem ze svého okolí, kteří mě při práci morálně podporovali a omlou- 10.12Výkonnost trénování RBF sítě v závislosti na počtu semilokálních jed

Seriál Biologicky inspirované algoritmy - Root

PPT - Národní informační středisko pro podporu kvality

Analýza a hodnocení biologických dat Umělá inteligence Neuronové sítě - jednotlivý neuron Jednotlivý neuron Matematický model a aktivní dynamika neuronu. (RBF sítě), kde neuron vyčísluje vzdálenost vstupního vektoru od vektoru vah Dalším reprezentantem jsou vlnkové sítě. Vlnkové sítě se používají zejména při. Neuronové sítě a hluboké učení FSI-VSC Ak. rok: 2020/2021 Kurz seznamuje se základními přístupy strojového učení, resp. hlubokého učení a klasickými metodami používanými v této oblasti

STATISTICA Automatizované neuronové sítě Cz - Neuronové

Neuronové sítě patří mezi oblíbené moderní techniky, které umožňují nový a často i efektivnější přístup pro zpracování dat. Dvoudenní kurz umožňuje seznámení, jak s teoretickými principy fungování neuronových sítí, tak s jejich praktickou aplikací prostřednictvím modulu STATISTICA Automatizované neuronové sítě 8. Tvorba neuronové sítě ve frameworku Torch. 9. Příprava trénovacích dat. 10. Konstrukce neuronové sítě se třemi vrstvami. 11. Trénink sítě. 12. Použití neuronové sítě na sadě validačních dat. 13. Úplný zdrojový kód dnešního prvního demonstračního příkladu. 14. Parametry ovlivňující chování sítě. 15 - RBF sítě - Wavelet sítě Fuzzy neuronové sítě P13 RBF sítě (Radial Basis Function) Broomhead a Lowe, 1988 Větší pravděpodobnost lineární separability ve vícedimenzionálním nelineárním prostoru výstup vstup X1 .. . XR RBF Euklideovská vzdálenost nelineární transformace s RBF bez prahu ( udává citlivost ) a n ci.

RBF (Radial Basis Functions) RCE (Restricted Coloumb Energy) Vícevrstvé neuronové sítě jsou složené z několika vrstev neuronů, které jsou mezi sebou různě propojené. Obvykle jde o: Vstupní vrstvu, kde jednotlivým neuronům jsou přířazené vstupy sítě. Někdy se jako vstupní vrstva označuje první vrtva neuronů, jindy. UMĚLÁ INTELIGENCE 2014 (prof. Bíla, doc. Bukovský, Dr. Jura, Ing. Vrba, Ing. Novák) Program přednášek a cvičení UI. Přednášky Umělé neuronové sítě jsou populární, a proto si zaslouží pozornost. Zde jsou ukázány různé metody strojového učení s důrazem na umělé neuronové sítě, jejich výhody a podrobně ro příklad aplikace na funkci XOR. 1 Úvod Miniprojekt si kladl za úkol seznámit účastníky s problematikou neuronových sítí jak vrstevnaté neuronové sítě typu zpětného šíření, sítě typu RBF, Kohonenovy mapy a různé varianty metody LVQ. Dále jsou v práci popsány klastrovací metody hierarchického shlukování, QT klastrování, klastrování metodou k-středů a jeho fuzzy obdoba. Prostor j

Radial Basis Function (RBF) Procedura RBF vhodně nastaví neuronové sítě s radiálními bazickými funkcemi. Jedná se o sítě s dopřednou architekturou skládající se ze vstupní vrstvy, skryté vrstvy s radiálními bazickými funkcemi a výstupní vrstvy. Skrytá vrstva transformuje vstupní signály na hodnoty radiálních bazickýc Neuronové sítě patří mezi oblíbené moderní techniky, které umožňují nový a často i efektivnější přístup pro zpracování dat. Dvoudenní kurz umožňuje seznámení jak s teoretickými principy fungování neuronových sítí, tak s jejich praktickou aplikací prostřednictvím modulu STATISTICA Automatizované neuronové sítě

Neuronové sítě -stručně z historie od 80. let - další rozvoj: Algoritmus zpětného šíření (P. Werbos, D. Rumelhart, G. Hinton, Y. Le Cun) Kohonenovy mapy (T. Kohonen) RBF-sítě(Radial Basis Function, J. Moody, C. Darken) GNG-model (Growing Neural Gas, B. Fritzke) Konvoluční neuronové sítě(Y. Le Cun RBF sítě 1 skrytá vrstva, funkce radiální báze Gaussovská funkce: Odezva sítě: Učení RBF sítě Nalezení center Natrénování vah Lze provádět buď postupně k-means a gradientní metoda nebo nejednou Metoda nejmenších čtverců Návrh řešení Prostor řešení úlohy Kromě spojitých proměnných i diskrétní proměnné.

Fuzzy RBF neuronové sítě a metody jejich adaptac

Neuronové sítě

neuronové sítě 361 umělá inteligence 182 simulace a modelování 143 učící se systémy 69 genetické algoritmy 29 algoritmizace 28 adaptivní systémy 20 více zpracování obrazů 19 rozpoznávání obrazců 18 fuzzy logika 17 optimalizac Neuronové sítě. ZBOŘIL František V.. Neuronové sítě. Brno, 2002. English title Neural Networks Type. Prohlížení Diplomové práce - 12110 dle předmětu Neuronové sítě, LNU, QNU, MLP, RBF, MLP-ELM, FORE Katedra kybernetiky, Fakulta aplikovaných věd, Západočeská univerzita v Plzni www.kky.zcu.cz | 17. listopadu 2020 21:42:06 CET www.kky.zcu.cz | 17. listopadu. Neuronové sít ě Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky. Matematicko-fyzikální fakulta. Univerzity Karlovy v Praz

- RBF sítě - Wavelet sítě • Fuzzy neuronové sítě Celulární sítě - CNN (cellular neural networks) • dvojrozměrné jednovrstvé sítě • laterální přenosy propojeny jsou pouze neurony v téže vrstvě často v kompetitivním učení přenosy informací se dějí v nejbližším okolí. Katedra kybernetiky, Fakulta aplikovaných věd, Západočeská univerzita v Plzni www.kky.zcu.cz | 30. listopadu 2020 18:37:46 CET www.kky.zcu.cz | 30. listopadu. Neuronové sítě (NEU) Odkazy zpět na seznam předmětů Vícevrstvé sítě - jednovrstvá síť s binární bipolární aktivační funkcí; Vícevrstvé sítě - lineární síť; Vícevrstvé sítě - nelineární síť; RBF sítě; Samoorganizující se sítě. Po modelování šíření signálů se používají neuronové sítě založené na dvou druzích základní funkce. Je to buď nejběžnější lineární základní funkce LBF (Linear-Basis function) viz [4], nebo se jedná o méně běžnou radiální základní funkci RBF (Radial Basis Function) [5], [6] Formállní gramatiky (en), obr. 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46 (cz).. Teorie automatů (en).. Cvičení: (poznámka.I když z následujícího to tak nevypadá.

Neuronové sítě v aplikacích: Název česky: Neuronové sítě v aplikacích v AJ: Název anglicky: Neural Networks in Applications: Způsob ukončení a počet kreditů: zkouška (6 kreditů), zápočet (4 kredity) (1 ECTS kredit = 28 hodin studijní zátěže) Forma výuky/Rozvrhovaná výuka: prezenční, 2/ Při stavu chybové funkce neuronové sítě rovné nule se jedná o lineární klasifikátor, toto je nežádoucí stav, neboť síť pak postrádá obecnou generalizační schopnost a již není schopna rozhodovat o jiných datech, než na kterých se naučila Kurz Data Mining je určen osobám, které chtějí odhalit informace a znalosti ukryté v datech. Cílem tohoto kurzu není ukázat jen vhodné postupy, ale také způsob, jak co nejlépe prezentovat výsledky. V průběhu kurzu budou prezentovány nejrůznější techniky: korelační analýza, regresní analýza, časové řady, klasifikační stromy, neuronové sítě a další Umělé neuronové sítě mají některé výhodné vlastnosti. Jsou schopné realizovat nad vstupními daty libovolnou transformaci, jsou tedy univerzální. Neuropočítač postavený na bázi neuronové sítě tedy není zapotřebí programovat, protože se ke správnému chování naučí pomocí předkládaných příkladů

Přestože neuronové sítě nejsou v oboru strojového učení a umělé inteligence novinkou, náročnost jejich vytváření byla limitujícím faktorem pro mnoho potencionálních uživatelů. Díky postupům založených na evolučních heuristických algoritmech a novějších učících metod je možno jejich vytváření a učení. Zkouska 15.02.2010 Cas: asi 65minut 1) Odvození adaptačních pravidel algoritmu BackPropagation 2) Samoorganizace a Kohonenovy mapy ----- ad 1) v úvodu upřesněno, že máme popsat i na jaký typ sítě se BP hodí a popsat neuron takové sítě Otestuje lineární i RBF kernely. Neuronové sítě (11.11.2018) Zobrazit/Skýt; Nalezněte minimální strukturu sítě pro klasifikaci separabilního datasetu. Nalezněte konfiguraci, která maximálně analyzuje separabilní dataset. Nalezněte ideální strukturu pro Iris dataset. Regrese (02.12.2019) Zobrazit/Skýt; Načtěte regresní data

Neuronové sítě (státnice) - ωικι

Vysoké Učení Technické V Brn

2. Umělé neuronové sítě : Myšlenka vytvoření neuronové sítě, jako paralelní výpočetní jednotky, vznikla v 40. letech 20 století a byla inspirovaná přírodou - biologickou neuronovou sítí. Hlavním problémem při konstrukci neuronové sítě je volba její architektury Použily se dva typy sítě MLP (Multi Layer Perceptron) a RBF (Radial Base Functions) lišící se aktivačními funkcemi neuronů (sigmoidální, resp. Gaussovská bázová funkce). Takto vypadá výsledek predikce neuronové sítě (ANN). MR-Moisture Ratio jako funkce času a teploty. MLP je klasická neuronová síť Neuronové sítě(MLP,RBF) y. Větší predikční síla v případech nesplnění distribučních předpokladůpro regresi a nelineární.

Umělá inteligence a neuronové sítě

Neuronové sítě jako modely analogových výpočtů Ústav informatiky Akademie věd České republiky doc. RNDr. Jiří Šíma, CSc. Neuronové sítě jako modely analogových výpočtů Vědní obor: 020302 - Umělá inteligence Autoreferát disertace k získání vědecké hodnosti doktora technických věd Praha, duben 2006 Disertace byla vypracována v Ústavu informatiky AV ČR za. Co jsou to neuronové sítě, historie, typické úlohy, druhy učení neuronových sítí, perceptron. 3. Učení s učitelem - aproximace a klasifikace, lokální a globální jednotky v neuronových sítích. Vícevrstvý perceptron, RBF sítě, GMDH sítě. 4 Artificial neural networks (ANNs), usually simply called neural networks (NNs), are computing systems vaguely inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.. An ANN is based on a collection of connected units or nodes called artificial neurons, which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can. Neuronové sítě - klasifikace, regrese, perceptron a vícevrstvý perceptron: 9. 4. Neuronové sítě - RBF sítě, rekurentní sítě. Anotace: Tato bakalářská práce se zabývá předpovědí časových řad. Cílem je prozkoumat jednak klasické metody používající se k řešení tohoto problému, ale hlavně přístup pomocí umělých neuronových sítí, které se v poslední době dostávají do popředí

Prediction of ozone modelling by RBF neural networks - COR

Rekurentní neuronové sítě v modelování chyb virtuálního serveru Recurrent neural networks in modelling errors of virtual server. Anotace: Diplomová práce se zabývá návrhem modelu pro klasifikaci dat naměřených na virtuálních serverech Univerzity Pardubice, konkrétně na webovém serveru Portal a databázovém serveru Oracle. Neuronové sítě 2: 818NES2: Ing. Horaisová Kateřina Ph.D.-1+1 Z-2: Anotace: Druhý modul je orientován na samoorganizující se umělé neuronové sítě. Pro jejich realizaci se vychází z biologického kontextu, shlukové analýzy a analýzy hlavních komponent. Samoorganizace je diskutována jak ve vektorovém tak v metrickém prostoru. Neuronové sítě je možné rozdělit podle struktury do 2 skupin: sít s dop edným šíením signálu (feedforward network) Signál postupuje pouze ze vstupní vrstvy do výstupní vrstvy. Takováto síť je uvedena na Obr. 2.1. Dopředné sítě je možné dále dělit na dvě skupiny podle funkce, která je jimi realizována Umělé neuronové sítě •podstata umělých neuronových sítí je založena na racionálním napodobení struktury •síť RBF - nehodí se pro úlohy predikního typu, její správné využití je pro řešení úloh klasifikaního typu •VVPS - nejlepší schopnost predikce, způsobeno.

Neuronové sítě a neuropočítač

SEIDL, P. - TAUFER, I. Umělé neuronové sítě jako prostředek pro modelování dynamického chování hydraulicko-pneumatické soustavy Perner´s Contacts, 2008, vol. 3, no. 5, s. 261-270. ISSN: 1801-674X. TAUFER, I. - DRÁBEK, O. Experimental Identification of the Non-linear Plant with RBF Neural Network. In Optimal Control of. Neuronové sítě(MLP,RBF) y Větší predikční síla v případech nesplnění distribučních předpokladů pro regresi a nelineární vztahy y Prediktory mohou být jak kontinuální tak spojité y Lze spočítat pravděpodobnost výskytu y Není vhodná pro malý počet vzorkůa nevyvážené kategorie y V našem případěnedávala. klad Kohonenovu neuronovou síť nebo sítě RBF (Šťastný, J., 2007). Simulace řízení síťového přepínače pomocí Hop-fi eldovy neuronové sítě je vytvořena v prostředí Matlab/Simulink. Simulace vychází z architektury síťového prvku a je prováděna na aktivním síťovém prvku se čtyřmi porty. Schéma simulace je na ob Neuronové sítě - Sítě se vzájemnými vazbami. download Stížnost . Komentáře . Transkript . Neuronové sítě - Sítě se vzájemnými vazbami. Týd Typ Datum Téma ; 1: Před : 20.9. Rozpoznávání, základní úlohy, učení s učitelem a bez učitele. Cvič : 22.9. Organizace cvičení. Úvod do MATLABu

doc. Ing. Jan Platoš, Ph.D. - page for student

Vyhodnocení rizika hypertenze pomocí metody umělé neuronové sítě na venkově nad 35 let v čínské oblast Umělé neuronové sítě jsou flexibilní predikční modely. Bývají úspěšně nasazovány na složité nelineární úlohy. Jejich vznik byl inspirován biologickými nervovými soustavami. Dnes je k dispozici velké množství různých variant umělých sítí, jejich vývoj však stále pokračuje, neboť často dosahují lepších. Umělé neuronové sítě založené na principu učení bez učitele; Ojův algoritmus učení, laterální inhibice, Kohonenovy mapy a jejich varianty pro učení s učitelem, sítě typu ART. Modulární, hierarchické a hybridní modely neuronových sítí; adaptivní směsi lokálních expertů, vícevrstvé Kohonenovy mapy, RBF-sítě.

Návrh klasifikátora parametrů udržitelného rozvoje pomocí

Mráz, M., Hána, K., Šnorek, M. 2004 Rozpoznávání bdělostního stavu člověka ze signálu EEG pomocí neuronové sítě RBF - vliv předzpracování trénovacích vzorů na úspěšnost rozpoznávání, detai As a result, we fi nd that while the RBF network fails to provide stable results superior to the one of the linear model, the MLP network always can deliver better results than the one of the linear model. The best results are achieved with a network with only two hidden neurons. Further, these results are relatively stable with minimum time. neuronové sítě relativně přesné a dostatečně dlouhé pro analýzy i předpovědi vývoje sledovaných stavů (Fanta, 2000, s. 21-24). Neuronové sítě mají opravdu velké možnosti využití pro budoucí predikci v různých oblastech, jež dokládají články autorů jako Barboza, Kimura a Altman (2017, s. 405-417)

Neuronové sítě - Wikiverzit

4. Sítě a. Nastavení sítě, DNS, DHCP b. Firewall c. NIC Teaming d. Konfigurace DNS a DHCP serveru, DHCP failover 5. Webové aplikace a. IIS, Apache b. Generování self-signed certifikátu, instalace certifikátu do IIS c. FTP server d. Úvod do VPN a DirectAccess 6. Active Directory a. Instalace a konfigurace Active Directory Domain. Studijní katalog - Fakulta informatiky - Masarykova univerzit Emoční a behaviorální well-being adolescentů značnou měrou závisí na jejich vztazích. V období rané až pozdní adolescence podléhá dynamika vztahů s..

Modul Support Vector Machines (SVM, do češtiny se někdy překládá jako metoda podpůrných vektorů) nabízí velmi progresivní a novou metodu z oblasti strojového učení, kterou rozpracoval koncem 20. a začátkem 21. století Vladimir Naumovič Vapnik a Alexej Jakovlevič Červoněnkis (Akademie věd SSSR, Stanford University, Royal Holloway College London, AT&T Bell Labs New Jersey. Neuronové sítě mají schopnost řešit i silně nelineární úlohy. V některých případech se stává, že není možné najít nějakou jednoduchou matematickou funkci, která by vhodně postihla všechny vlivy, které variabilitu sledované proměnné ovlivňují. Tuto situaci dovedou právě řešit neuronové sítě (JIŘINA 2003) Datový sklad prodejů pečiva během 3 měsíců ve 4 městech ČR prodejního řetězce Dataminingové úlohy Úloha Metoda Klasifikace Diskriminační analýza Logistická regresní analýza Klasifikační (rozhodovací) stromy Neuronové sítě (algoritmus back propagation) Odhady hodnot vysvětlované proměnné Lineární regresní. kniha (manuál) Technická diagnostika - senzory, metody, analýza signálu - 4. díl edice Senzory neelektrických veličin (Kreidl Marcel, Šmíd Radislav) Motto: Dobrá kniha (příručka) s příklady je vždy nejlepší manuál (učebnice)

  • Vyznání lásky dopis.
  • Patetické význam.
  • Screenové rolety na pergolu.
  • Mudr tomáš doležal jizvy na krku.
  • Noemi kalendar.
  • Itunes karta online.
  • Ortodoncie gumičky.
  • Starožitné hodinky výkup.
  • Vezmeš si mě kámo cz dabing.
  • Gofský proud.
  • Vyjádření neznámé ze vzorce s odmocninou.
  • Boh otec.
  • Míša protein tvaroh.
  • Krabi sloni.
  • Přenosná garáž na auto.
  • Ganglion mast.
  • Obsah medi v potravinach.
  • Rhodes aquarium.
  • Pixwords kosmonaut.
  • Středomořské plodiny.
  • Kansas wiki.
  • The sound and the fury.
  • Sakrální dermoid léčba.
  • Pre připojení elektroměru.
  • Walter becker.
  • Německý ovčák barvy černá.
  • Na sv. valentýna csfd.
  • Zoo nesebar.
  • Iliotibiální syndrom cviky.
  • Korál červený žahavci.
  • Www torty od mamy.
  • Digitální teodolit.
  • Alka interiery.
  • 3d odlévací sada s rámečkem.
  • Iva comeback.
  • Weleda joga dnes konference 2019.
  • Muni výsledky přijímacího řízení 2019/2020.
  • Apple flash.
  • Jemná motorika u dětí předškolního věku.
  • John wayne csfd.
  • Filmový festival karlovy vary 2018.