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 "Algorytm EM" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Estimation of regression parameters of two dimensional probability distribution mixtures
    Estymacja parametrów regresji mieszanki dwuwymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa
    Autorzy:
    Sitek, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/592694.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    EM algorithm
    Least squares method for an implicite interdependence
    Mixture regression model
    Algorytm EM
    Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych
    Mieszanki regresji
    Opis:
    We use two methods of estimation parameters in a mixture regression: maximum likelihood (MLE) and the least squares method for an implicit interdependence. The most popular method for maximum likelihood esti-mation of the parameter vector is the EM algorithm. The least squares method for an implicit interdependence is based solving systems of nonlinear equations. Most frequently used method in the estimation of parameters mixtures regression is the method of maximum likelihood. The article presents the possibility of using a different the least squares method for an implicit interdependence and compare it with the maximum likelihood method. We compare accuracy of two methods of estimation by simulation using bias: root mean square error and bootstrapping standard errors of estimation.
    Do estymacji parametrów mieszanek regresji stosujemy dwie metody: metodę największej wiarygodności oraz metodę najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Najbardziej popularną metodą polegającą na maksymalizacji funkcji wiarygodności jest algorytm EM. Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych polega na rozwiązaniu układu równań nieliniowych. Najczęściej stosowaną metodą estymacji parametrów mieszanek regresji jest metoda największej wiarygodności. W artykule pokazano możliwość zastosowania innej metody najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Obie metody porównujemy symulacyjnie, używając obciążenia estymatora, pierwiastka błędu średniokwadratowego estymatora oraz bootstrapowe błędy standardowe.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 304; 30-46
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of parameters of Gaussian mixture models by a hybrid method combining a self-adaptive differential evolution with the EM algorithm
    Estymacja parametrów modeli mieszanin rozkładów normalnych przy pomocy metody hybrydowej łączącej samoadaptacyjną ewolucję różnicową z algorytmem EM
    Autorzy:
    Kwedlo, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/88410.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    mieszaniny rozkładów normalnych
    ewolucja różnicowa
    algorytm EM
    grupowanie danych
    Gaussian mixture models
    differential evolution
    expectation maximization
    model-based clustering
    Opis:
    In the paper the problem of learning of Gaussian mixture models (GMMs) is considered. A new approach based on hybridization of a self-adaptive version of differential evolution (DE) with the classical EM algorithm is described. In this approach, called DEEM, the EM algorithm is run until convergence to fine-tune each solution obtained by the mutation and crossover operators of DE. To avoid the problem with parameter representation and infeasible solutions we use a method in which the covariance matrices are encoded using their Cholesky factorizations. In a simulation study GMMs were used to cluster synthetic datasets differing by a degree of separation between clusters. The results of experiments indicate that DE-EM outperforms the standard multiple restart expectation-maximization algorithm (MREM). For datasets with high number of features it also outperforms the state of-the-art random swap EM (RSEM).
    W pracy poruszono problem uczenia modeli mieszanin rozkładów normalnych. Zaproponowano nowe podejście, nazwane DE-EM, oparte na hybrydyzacji samoadaptacyjnego algorytmu ewolucji różnicowej i klasycznego algorytmu EM. W nowej metodzie rozwiązanie otrzymane jako wynik operatorów mutacji i krzyżowania jest poddawane optymalizacji lokalnej, prowadzonej aż do momentu uzyskania zbieżności, przez algorytm EM. Aby uniknąć problemu z reprezentacją macierzy kowariancji i niedopuszczalności rozwiązań użyto metody, w której macierze kowariancji są kodowane przy pomocy dekompozycji Cholesky’ego. W badaniach symulacyjnych modele mieszanin rozkładów normalnych zastosowano do grupowania danych syntetycznych. Wyniki eksperymentów wskazują, że metoda DE-EM osiąga lepsze wyniki niż standardowa technika wielokrotnego startu algorytmu ˙ EM. Dla zbiorów danych z dużą liczbą cech, metoda osiąga lepsze wyniki niż technika losowej wymiany rozwiązań połączona z algorytmem EM.
    Źródło:
    Advances in Computer Science Research; 2014, 11; 109-123
    2300-715X
    Pojawia się w:
    Advances in Computer Science Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Learning finite Gaussian mixtures using differential evolution
    Uczenie skończonych mieszanin rozkładów normalnych przy pomocy algorytmu ewolucji różnicowej
    Autorzy:
    Kwedlo, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341041.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    mieszaniny rozkładów normalnych
    ewolucja różnicowa
    algorytm EM
    Gaussian mixtures
    differential evolution
    EM algorithm
    Opis:
    In the paper the problem of parameter estimation of finite mixture of multivariate Gaussian distributions is considered. A new approach based on differential evolution (DE) algorithm is proposed. In order to avoid problems with infeasibility of chromosomes our version of DE uses a novel representation, in which covariance matrices are encoded using their Cholesky decomposition. Numerical experiments involved three version of DE differing by the method of selection of strategy parameters. The results of experiments, performed on two synthetic and one real dataset indicate, that our method is able to correctly identify the parameters of the mixture model. The method is also able to obtain better solutions than the classical EM algorithm. Keywords: Gaussian mixtures, differential evolution, EM algorithm.
    W artykule rozważono problem uczenia parametrów skończonej mieszaniny wielowymiarowych rozkładów normalnych. Zaproponowano nową metodę uczenia opartą na algorytmie ewolucji różnicowej. W celu uniknięcia problemów z niedopuszczalnością chromosomów algorytm ewolucji różnicowej wykorzystuje nową reprezentację, w której macierze kowariancji są reprezentowane przy pomocy dekompozycji Cholesky’ego. W eksperymentach wykorzystano trzy wersje algorytmu ewolucji różnicowej różniące się metodą˛ doboru parametrów. Wyniki eksperymentów, przeprowadzonych na dwóch syntetycznych i jednym rzeczywistym zbiorze danych, wskazują że zaproponowana metoda jest w stanie poprawnie identyfikować parametry modelu. Metoda ta osiąga również lepsze wyniki niż klasyczyny algorytm EM.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2010, 5; 19-33
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Effective expectation maximization algorithm implementation using multicore computer systems
    Efektywny algorytm EM i jego implementacja przy użyciu wielordzeniowych systemów komputerowych
    Autorzy:
    Kasitskij, A.
    Bidyuk, P.
    Gozhyi, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408233.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    algorytm EM
    zmienna losowa Gaussowska
    separacja
    równoległość
    architektura wielordzeniowa
    expectation-maximization algorithm
    multicore architecture
    parallelism
    Gaussian random variables mixture
    separation
    three sigma law
    Opis:
    A popular expectation maximization algorithm that is widely used in modern data processing systems to solve various problems including optimization and parameter estimation is considered in the paper. The task of the study was to enhance effectiveness of the algorithm execution in time. An enhancement of execution rate for the EM algorithm using multicore architecture of modern computer systems was carried out. Necessary modifications aimed at better parallelism were proposed for implementation of the EM algorithm. An efficiency of the software implementation was tested on the classic problem of Gaussian random variables mixture separation. It is shown that in the mixture separation problem EM algorithm performance degrades when the distance between mean values of distributions is less than three standard deviations, which is totally in the spirit of three sigma law. In such cases, it is very important to have an efficient EM algorithm implementation to be able to process such test cases in a reasonable time.
    W artykule opisany jest popularny algorytm EM (expectation maximization), który jest powszechnie stosowany w nowoczesnych systemach przetwarzania danych do rozwiązywania różnych problemów, w tym optymalizacji i estymacji parametrów. Celem badań było zwiększenie efektywności czasu wykonywania algorytmu. Zwiększenie szybkości wykonania algorytmu EM użyto wielordzeniowy architektury nowoczesnych systemów komputerowych. Zostały zaproponowane niezbędne modyfikacje mające na celu lepszą równoległość realizacji algorytmu EM. Skuteczność implementacji programu była testowana na klasycznym problemie separacji Gaussowskich zmiennych losowych. Wykazano, że w przypadku rozdziału mieszaniny wydajność algorytmu EM ulega degradacji, kiedy odległość między średnimi wartościami rozkładu wynosi mniej niż trzy odchylenia standardowe, co jest całkowicie zgodnie z regułą trzech sigm. W takich przypadkach, jest bardzo ważne, aby mieć efektywną realizację algorytmu EM móc przetworzyć takie przypadki w rozsądnym czasie.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2014, 4; 35-37
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Parameter estimation for Weibull distribution with right censored data using EM algorithm
    Zastosowanie algorytmu maksymalizacji wartości oczekiwanej do estymacji parametrów rozkładu Weibulla w przypadku danych obciętych prawostronnie
    Autorzy:
    Ferreira, L. A.
    Silva, J. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301264.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    algorytm EM
    estymacja parametrów
    estymator największej wiarygodności
    niezawodność
    EM algorithm
    parameter estimation
    maximum likelihood estimate
    reliability
    Opis:
    Metoda największej wiarygodności (MLE) służy do estymacji parametrów modelu statystycznego dla zadanych danych. Metoda ta pozwala na estymację nieznanych parametrów modelu statystycznego. Parametry te otrzymuje się poprzez maksymalizację funkcji wiarygodności rozważanego modelu. Często w praktyce metoda ta może jednak nastręczać trudności związane z wielomodalnością funkcji wiarygodności oraz niemożnością uzyskania jawnych analitycznych rozwiązań równań wiarygodności. Równania takie można jedynie rozwiązywać za pomocą metod numerycznych. Trudności te dobrze ilustruje estymacja parametrów rozkładu Weibulla z wykorzystaniem metody największej wiarygodności wykonywana w oparciu o prawostronnie cenzurowane dane z eksploatacji. Rozwiązanie przedstawione w niniejszej pracy opiera się na zastosowaniu algorytmu maksymalizacji wartości oczekiwanej (EM). Możliwości aplikacyjne proponowanej metodyki badano na przykładzie danych eksploatacyjnych uzyskanych z przedsiębiorstwa petrochemicznego, dotyczących awarii pięciu pomp odśrodkowych.
    The maximum-likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a statistical model for given data. This method allows us to estimate the unknown parameters of a statistical model. These parameters are obtained by maximizing the likelihood function of the model in question. In many practical situations the likelihood function is associated with complex models and the likelihood equation has no explicit analytical solution, it is only possible to have its resolution through numerical methods. The estimation of the parameters of the Weibull distribution by maximum-likelihood method based on information from a historical record with right censored data shows this difficulty. The solution presented in this article entails using the Expectation-Maximization (EM) algorithm. Actual data from the historical record of 5 centrifugal pumps failures of a petrochemical company were analyzed for application of the methodology.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 2; 310-315
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sekwencyjna metoda Monte Carlo i jej zastosowanie do modelowania zmienności inflacji w Polsce
    Sequential Monte Carlo method and its application for modelling inflation volatility in Poland
    Autorzy:
    Brzozowska-Rup, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2041251.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    algorytm EM
    Inflacja
    metoda SMC
    model CIR
    Modele zmienności stochastycznej
    CIR model
    Expectation-Maximization (EM) algorithm
    Inflation
    Sequential Monte Carlo method
    Stochastic volatility models
    Opis:
    The aim of the article is to present a selected model of stochastic volatility to describe inflation volatility in Poland, with particular emphasis on the possibility of using the estimation technique based on the Sequential Monte Carlo method. A model of stochastic volatility is presented, in which conditional variance is treated as an unobserved variable described by the one-factor Cox, Ingersoll and Ross model (CIR, 1985). The advantages and effectiveness of the proposed method are presented on the basis of monthly inflation rates in Poland from 2004 to 2017.
    Celem artykułu jest zaprezentowanie wybranego modelu stochastycznej zmienności do opisu zmienności inflacji w Polsce, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości zastosowania techniki estymacji wykorzystującej sekwencyjną metodę Monte Carlo (ang. Sequential Monte Carlo method, SMC). Przedstawiono model zmienności stochastycznej, w którym wariancja warunkowa jest traktowana jako zmienna nieobserwowana opisywana za pomocą jednoczynnikowego modelu Coxa, Ingersola i Rossa (CIR) [Cox, Ingersoll, Ross, 1985]. Zalety oraz efektywność proponowanej metody zaprezento-wano na podstawie miesięcznych danych historycznych poziomu inflacji w Polsce w latach 2004-2017.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2020, 395; 21-36
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimal Allocation of the Sample in the Poisson Item Count Technique
    Optymalna alokacja próby w badaniu cechy drażliwej
    Autorzy:
    Bernardelli, Michał
    Kowalczyk, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/660031.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    alokacja optymalna
    zmienna ukryta
    algorytm EM
    cecha drażliwa
    pytania pośrednie
    eksperyment z listą
    optimal allocation
    latent variable
    EM algorithm
    sensitive question
    indirect questioning
    Poisson item count technique
    Opis:
    Pośrednie metody ankietowania stanowią podstawowe narzędzie stosowane w przypadku pytań drażliwych. Artykuł nawiązuje do nowej, pośredniej metody zaproponowanej w pracy Tiana i wsp. (2014) i dotyczy optymalnej alokacji próby między grupę badaną i kontrolną. W przypadku gdy alokacji dokonuje się w oparciu o estymatory metodą momentów, rozwiązanie optymalne nie nastręcza trudności i zostało podane w pracy Tiana i wsp. (2014). Jednak to estymacja metodą największej wiarogodności ma lepsze własności, w związku z czym wyznaczenie alokacji optymalnej na jej podstawie jest zadaniem, którego rozwiązanie wydaje się mieć większe znaczenie praktyczne. Zadanie to nie jest trywialne, gdyż w przypadku omawianej metody pośredniej drażliwa zmienna badana ma charakter ukryty i jest zmienną nieobserwowalną. Wzór explicite na wariancję estymatora największej wiarogodności nieznanej frakcji cechy drażliwej nie jest dostępny, a sam estymator wyznaczyć można, używając odpowiednich algorytmów numerycznych. Do określenia optymalnej alokacji próby w oparciu o estymatory NW wykorzystane zostały symulacje Monte Carlo oraz iteracyjny algorytm EM
    Indirect methods of questioning are of utmost importance when dealing with sensitive questions. This paper refers to the new indirect method introduced by Tian et al. (2014) and examines the optimal allocation of the sample to control and treatment groups. If determining the optimal allocation is based on the variance formula for the method of moments (difference in means) estimator of the sensitive proportion, the solution is quite straightforward and was given in Tian et al. (2014). However, maximum likelihood (ML) estimation is known from much better properties, therefore determining the optimal allocation based on ML estimators has more practical importance. This problem is nontrivial because in the Poisson item count technique the study sensitive variable is a latent one and is not directly observable. Thus ML estimation is carried out by using the expectation‑maximisation (EM) algorithm and therefore an explicit analytical formula for the variance of the ML estimator of the sensitive proportion is not obtained. To determine the optimal allocation of the sample based on ML estimation, comprehensive Monte Carlo simulations and the EM algorithm have been employed.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 3, 335; 35-47
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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