Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "bayes" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Diagnostics of separately excited DC motor based on analysis and recognition of signals using FFT and Bayes classifier
    Autorzy:
    Glowacz, W.
    Glowacz, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/141149.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    DC motor
    diagnostic investigations
    FFT
    Bayes classifier
    Opis:
    In this article results of diagnostic investigations of separately excited DC motor were presented. In diagnostics were applied a Fourier analysis method based on the fast Fourier transform (FFT) and a recognition method using Bayes classifier. In training process a set of the most important frequencies has been determined for which differences of corresponding signals in two states are the largest. Three categories of signals have been recognized in identification process: faultless state, state of the rotor broken one coil and state of the rotor shorted three coils
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2015, 64, 1; 29-35
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Divergent Priors and Well Behaved Bayes Factors
    Autorzy:
    Strachan, Rodney W.
    van Dijk, Herman K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/483279.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    improper prior
    Bayes factor
    marginal likelihood
    shrinkage prior
    measure
    Opis:
    Bartlett’s paradox has been taken to imply that using improper priors results in Bayes factors that are not well defined, preventing model comparison in this case. We use well understood principles underlying what is already common practice, to demonstrate that this implication is not true for some improper priors, such as the Shrinkage prior due to Stein (1956). While this result would appear to expand the class of priors that may be used for computing posterior odds, we warn against the straightforward use of these priors. Highlighting the role of the prior measure in the behaviour of Bayes factors, we demonstrate pathologies in the prior measures for these improper priors. Using this discussion, we then propose a method of employing such priors by setting rules on the rate of diffusion of prior certainty.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2014, 1; 1-31
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Songs Recognition Using Audio Information Fusion
    Autorzy:
    Biernacki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/227226.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    acoustic identification
    signal parametrization
    information fusion
    Schur coefficients
    Bayes' rule
    Opis:
    The article presents information fusion approach for song classification with use of acoustic signal. Many acoustic features can contribute to correct identification of a song. Taking into consideration only one set of features may result in omission of relevant information. It is possible to improve the accuracy of identification process by means of the information fusion technique, in which various aspects of acoustic fingerprint are taken into consideration. Two sets of signal features were distinguished: one were based on frequency analysis (harmonic elements) and the other were based on multidimensional correlation ratios. An identification of a commercial was made with use of SVM and k-NN classifiers. The music audio signal database was used for assessing the effectiveness of the proposed solution. Results show an improved effectiveness of identification in relation to applying only one set of song features.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2015, 61, 1; 37-41
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Czy można wierzyć sondażom przedwyborczym? Wykorzystanie podejścia bayesowskiego do analizy rozbieżności między wynikami wyborów parlamentarnych w Polsce a danymi z badań sondażowych
    Can Pre-Election Polls Be Believed? Use of a Bayesian Approach to Analyse the Disparity Between Parliamentary Election Results in Poland and Survey Data
    Autorzy:
    Matuszewski, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/427703.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    sondaże przedwyborcze
    prognozy polityczne
    Bayes
    MCMC
    political forecasts
    pre-election polls accuracy
    election polling
    Opis:
    Celem artykułu jest określenie tego, jak dobrze sondaże przedwyborcze potrafią przewidywać wyniki wyborów parlamentarnych oraz od czego zależy trafność tych prognoz. Zmiennymi wyjaśnianymi jest poprawne wskazanie zwycięskiego komitetu oraz wyniku wyborczego poszczególnych opcji politycznych biorących udział w wyborach. Pierwszą zmienną wyjaśniającą jest czas między badaniem a datą wyborów. Drugą zmienną wyjaśniającą jest różnica wskazań między dwoma komitetami o największym poparciu. Dane empiryczne obejmują wyniki sondaży w okresie 12 miesięcy przed wyborami parlamentarnymi w Polsce od 1993 do 2015 roku. W analizie wykorzystano bayesowski model hierarchiczny i symulację Monte Carlo. Częściowo potwierdziły się hipotezy, które wskazywały, że zdolność sondaży do przewidywania największego poparcia i do wskazania wyników wyborczych poszczególnych komitetów jest tym większa, im bliżej do wyborów. W pełni potwierdziła się hipoteza, że sondaże tym lepiej wskazują zwycięski komitet, im większa jest różnica między sondażowym poparciem dwóch głównych oponentów.
    The aim of this article is to determine how well pre-election polls can predict the results of parliamentary elections, and what determines the accuracy of these predictions. The dependent variables are 1) the correct indication of the winning party and 2) the accuracy of election surveys in forecasting voters’ support. The first independent variable is the time between the poll and the date of the election. The second explanatory variable is the difference in results between the two parties with the greatest support. This study uses data from all publicly available polls that took place in the 12 months before every parliamentary election in Poland from 1993 to 2015. The analysis uses Bayesian hierarchical modeling and Markov Chain Monte Carlo simulation. The results show that the average probability that a pre-election poll will correctly predict the winning party is around 80%, whereas the probability that it will correctly predict the distribution of voters’ support (with 3% error margin) is around 50%. The evidence partially proved that the forecasting accuracy of an election poll is the better the closer the poll is taken to the date of the election. It was also proved that the ability of a poll to predict the winner is better the greater the gap between the survey results of the two leading parties.
    Źródło:
    Studia Socjologiczne; 2016, 4(223); 253-276
    0039-3371
    Pojawia się w:
    Studia Socjologiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies