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 "Modele Markowa" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-21 z 21
    Tytuł:
    A safety related perspective for the power supply systems in railway industry
    Bezpieczeństwo systemów zasilania w przemyśle kolejowym
    Autorzy:
    Oz, M. A.
    Kaymakci, O. T.
    Koyun, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301911.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    Markov models
    reliability
    formal modeling
    modele Markowa
    niezawodność
    modelowanie formalne
    Opis:
    Within its structure railway transportation systems contain very critical subsystems that can seriously harm the system itself, people or the environment if not properly controlled. Therefore, these critical subsystems are analysed according to the related standards and necessary safety functions are implemented, verified and operated. On the other hand, railway power supply system, which is a critical subsystems, is generally properly analysed from a reliability perspective whereas the corresponding safety related functions are roughly examined. This paper proposes that the railway power supply systems should be considered as safety critical systems and justifies this proposal using risk analysis as presented in the standard IEC 61508. The safety related functions of the system are examined and each function is modelled in detail using Markov modelling method. These models are implemented over a power supply system of Istanbul Transportation Co. and SIL values of the safety functions are calculated using these modular and easily adaptable Markov models. Furthermore the obtained results are compared with simplistic Fault Tree analysis (FTA) and the significance of accurate calculation is demonstrated.
    W skład struktury kolejowych systemów transportowych wchodzą krytyczne podsystemy, które, nieodpowiednio monitorowane, mogą narażać sam system, a także ludzi oraz środowisko na poważne szkody. Dlatego też, podsystemy krytyczne analizuje się zgodnie z odpowiednimi normami oraz wdraża w nich, weryfikuje i realizuje niezbędne funkcje bezpieczeństwa. W przypadku systemów zasilania kolei, które należą do grupy podsystemów krytycznych, system na ogół analizuje się dokładnie z punktu widzenia niezawodności, natomiast funkcje bezpieczeństwa bada się jedynie pobieżnie. W prezentowanej pracy postuluje się że systemy zasilania kolei powinny być traktowane jako krytyczne dla bezpieczeństwa, co autorzy uzasadniają z wykorzystaniem analizy ryzyka przedstawionej w normie IEC 61508. W proponowanym rozwiązaniu, bada się funkcje bezpieczeństwa systemu, przy czym każda funkcja zostaje szczegółowo zamodelowana za pomocą metody modelowania Markowa. Modele tego typu wdrożono w systemie zasilania firmy Istanbul Transportation Co. Wartości poziomu nienaruszalności bezpieczeństwa (SIL) badanych funkcji bezpieczeństwa obliczano za pomocą wspomnianych modularnych modeli Markowa charakteryzujących się łatwością adaptacji. Ponadto, uzyskane wyniki porównano z symplistyczną analizą drzewa błędów (FTA), a także wykazano znaczenie prowadzenia dokładnych obliczeń.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 1; 114-120
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using hidden Markov models in signature recognition process
    Autorzy:
    Doroz, R.
    Wróbel, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333622.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    rozpoznawanie podpisu
    ukryte modele Markowa
    signature recognition
    hidden Markov models
    Opis:
    This paper presents a method of recognition of handwritten signatures with the use of Hidden Markov Models (HMM). The method in question consists in describing each signature with a sequence of symbols. Sequences of symbols were generated on the basis of an analysis of local extremes determined on diagrams of dynamic features of signatures. For this purpose, the method proposed by G.K. Gupta and R.C. Joyce has been modified. The determined sequences were then used as input data for the HMM method. The studies were conducted with the use of the SVC2004 database. The results are competitive in relation to other methods known from the literature.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 21; 75-84
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Trójstanowy model Markowa prognozowania wydajności turbiny wiatrowej
    Three state Markov model of wind turbine efficiency prediction
    Autorzy:
    Mazur, D.
    Gołębiowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156112.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    turbina wiatrowa
    modele Markowa
    prognozowanie
    wind turbine
    Markov model
    prediction
    Opis:
    W artykule przedstawiona została metoda prognozowania wydajności pracy turbiny oparta na niejawnych łańcuchach Markowa. Niejawne łańcuchy Markowa znajdują zastosowanie w rozpoznawaniu mowy, ale mogą być także wykorzystane do prognozowania przyszłych wartości szeregu czasowego. Zaproponowane w pracy podejście oparte jest na dwóch znanych twierdzeniach związany z algorytmem przód-tył oraz algorytmem Bauma-Welcha. Przy pomocy modelu trójstanowego możliwe jest opisanie bardziej złożonych właściwości ciągu stanów, w którym pracuje turbina wiatrowa zależna od wiejącego wiatru.
    This paper presents the wind turbine efficiency prediction model based on implicit Markov chains. As the share of wind generated energy in total energy production constantly increases, the precise prediction of the wind turbine efficiency has become an important issue. Markov chains are used in speech recognition, but can also be used for the future values of the time series prediction. The quality of three state model is investigated, also the methodology of creating such a model is presented. The proposed approach is based on two, well known, algorithms. The forward-backward and Baum-Welch algorithms are used. The use of the three state model allows description of more complex properties of the state sequence in which the wind turbine operates depending on the wind conditions. The investigated method is an alternative to a commonly used method based on the wind velocity and direction measurements and the Weibull distribution of wind speed. Since these measurements are taken at the altitude of 10m this method is inaccurate.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1073-1075
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model dwustanowy prognozowania wydajności turbiny wiatrowej
    Two state prediction model of wind turbine efficiency
    Autorzy:
    Gołębiowski, M.
    Mazur, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153877.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    turbina wiatrowa
    modele Markowa
    prognozowanie
    wind turbine
    Markov model
    prediction
    Opis:
    W artykule przedstawione zostały modele markowa prognozowania wydajności turbiny wiatrowej zależnej od wiejącego wiatru. Prognozowanie wydajności turbiny można oprzeć nawet na prostym modelu dwustanowym. Dobór parametrów modelu dwustanowego pozwala na określenie, jaka jest w ciągu stanów pracy turbiny średnia długość ciągów tego samego typu. W artykule przedstawiona została metoda prognozowania wydajności pracy turbiny wiatrowej oparta na niejawnych łańcuchach Markowa. Zaproponowane w pracy podejście oparte jest na dwóch twierdzeniach związanych z algorytmem przód-tył oraz algorytmem Bauma-Welcha.
    This paper presents the Markov model of the wind turbine efficiency prediction. As the share of wind generated energy in total energy production constantly increases, the precise prediction of the wind turbine efficiency has become an important issue. The prediction of the efficiency of the wind turbine can be based on a simple, two state, model. In this model state A represents the high efficiency operation and state B the low efficiency operation of the wind turbine. The quality of this model is investigated. The two state model parameter recognition allows determination of the average duration of the sequence of states of the same type. The presented method is based on implicit Markov chains. The proposed approach is based on two, well known, algorithms. The forward-backward and Baum-Welch algorithms are used. The investigated method is an alternative to a commonly used method based on the wind velocity and direction measurements and the Weibull distribution of wind speed. Since these measurements are taken at the altitude of 10m this method is inaccurate.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1070-1072
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selection of parameters of HMM
    Dobór parametrów HMM
    Autorzy:
    Bobulski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156099.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    przetwarzanie obrazów
    ukryte modele Markowa
    UMM
    image processing
    hidden Markov models
    HMM
    Opis:
    Hidden Markov models are widely applied in data classification. They are used in many areas. The choice of parameters of HMM is very important because of efficiency of whole identification system. Individual parameters should be matched individually for each system in the experiment way.
    Ukryte modele Markowa (ang. Hidden Markov Models - HMM) są szeroko stosowane do klasyfikacji danych w wielu dziedzinach, np. w biometryce do rozpoznawania twarzy lub głosu, rozpoznawania obrazów i dźwięku. Pozwala to na budowanie skutecznych systemów kontroli dostępu do zasobów oraz systemów identyfikacji/autoryzacji osób. Każde z tych zastosowań wymaga specyficznego podejścia do problemu i odpowiedniego zaprojektowania HMM. Dobór Parametrów HMM jest bardzo ważny ze względu za skuteczność systemu identyfikacji. Poszczególne parametry powinny być dobierane indywidualnie dla każdego systemu w sposób eksperymentalny, a badania powinny być przeprowadzone na reprezentatywnej liczbie wzorców. Najważniejszym problemem w projektowaniu systemów opartych o HMM jest wybór architektury modelu, czyli topologii oraz liczby stanów i obserwacji. Wpływ na te parametry ma złożoność i zróżnicowanie danych- sygnałów wejściowych. W przypadku topologii do dyspozycji mamy modele ergodyczne lub left-right. Natomiast przy doborze liczby stanów i obserwacji uwzględniamy typ sygnału wejściowego. Im bardziej złożony i różnorodny, tym te wartości powinny być większe. Należy jednak pamiętać, że im więcej stanów i obserwacji wybierzemy, tym czas estymacji parametrów i czas testowania wydłuży się wykładniczo. Ponadto istnieje granica, powyżej której system nie będzie wykazywał większej skuteczności.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 10, 10; 844-846
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod grupowania sekwencji czasowych w rozpoznawaniu mowy na podstawie ukrytych modeli Markowa
    Application of time sequences clustering methods in the speech recognition based on hidden Markov models
    Autorzy:
    Pałys, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/273384.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    HMM
    ukryte modele Markowa
    estymacja
    rozpoznawanie mowy
    hidden Markov model
    estimation
    speech recognition
    Opis:
    Artykuł dotyczy problemu tworzenia ukrytych modeli Markowa na podstawie zarejestrowanych wypowiedzi. Kluczowym problemem jest tu wyznaczenie zbioru stanów modelu Markowa. Przyjęto, że stany modelu są określone przez skupienia obserwacji. Skupienia te można uzyskać drogą grupowania sekwencji obserwacji sygnału mowy.
    A problem of hidden Markov models formation on the basis of recorded speech is considered in this paper. The key issue is the designation of a Markov model set. The assumption is that each HMM state is associated with clusters of observations. The clusters may be obtained by gathering of observations sequences for a speech signal.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki; 2006, R. 12, nr 23, 23; 113-127
    1427-3578
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ewolucyjne metody uczenia ukrytych modeli Markowa
    Evolutionary methods for training hidden Markov models
    Autorzy:
    Figielska, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91244.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
    Tematy:
    ukryte modele Markowa
    modelowanie statystyczne
    metody uczenia
    infrastructure subsystem
    statistical modeling
    methods for training
    Opis:
    Ukryte modele Markowa stanowią narzędzie modelowania statystycznego wykorzystywane do analizy i przewidywania zjawisk o charakterze sekwencji zdarzeń występujących na przykład w rozpoznawaniu mowy i gestów oraz modelowaniu sekwencji biologicznych. Aby ukryty model Markowa mógł z powodzeniem zostać zastosowany w praktyce, konieczne jest określenie jego topologii i wyznaczenie wartości jego parametrów. Istniejące metody klasyczne nie zawsze są zdolne do dostarczenia wystarczająco dobrych modeli. Dlatego też, w ostatnich latach obserwuje się wzrost zainteresowania możliwością stosowania innych technik, zwłaszcza opartych na mechanizmach stochastycznych. W artykule przedstawione są sposoby wykorzystania w procesie budowy ukrytych modeli Markowa metod ewolucyjnych. Przeprowadzona jest również ocena jakości otrzymywanych w ten sposób modeli.
    Hidden Markov models (HMMs) are a statistical tool for analyzing and modeling time-series data. They have been successfully used in many areas requiring time-series analysis for example in speech recognition, DNA sequence analysis or forecasts of stock prices. To use a HMM in practice, the topology and the values of its parameters have to be determined. The existing classical methods for HMM training are not always able to provide sufficiently good models. Therefore, in recent years, we observe an increasing interest in developing other methods for HMM training, especially ones involving evolutionary mechanisms. This paper presents how evolutionary methods can be used to build HMMs. The quality of the obtained in this way HMMs is also discussed.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2011, 5, 5; 63-74
    1896-396X
    2082-8349
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ukryte modele Markowa jako metoda eksploracji danych tekstowych
    Hidden Markov Models as a text mining method
    Autorzy:
    Mazurek, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305867.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    eksploracja danych tekstowych
    ukryte modele Markowa
    ekstrakcja informacji
    text mining
    hidden Markov model
    information retrieval
    Opis:
    W eksploracji danych tekstowych z dużym powodzeniem stosuje się probabilistyczne modele dokumentów. W artykule przedstawiony został jeden z podstawowych, dla tej dziedziny informatyki, sposobów reprezentacji dokumentu za pomocą ukrytych modeli Markowa. Przedstawiono definicję ukrytego modelu Markowa oraz sposób wyznaczenia podstawowych wielkości związanych z wykorzystaniem tego modelu, takich jak prawdopodobieństwo wystąpienia obserwowanej sekwencji symboli (słów), wyszukanie najbardziej prawdopodobnej sekwencji stanów procesu, czy też formuły reestymacji parametrów modelu używane w procesie uczenia modelu.
    In the text mining applications probabilistic models of document are widely used. In this paper the Hidden Markov Models were described as a fundamental method for text processing. Definition of the HMM was presented and the algorithms to find parameters of the model. Some of the possible applications of HMM were suggested.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2010, 6; 27-31
    1508-4183
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Gotowość wojskowych statków powietrznych jako element zapewnienia bezpieczeństwa militarnego państwa
    Readiness of military aircraft as an element of ensuring national military defence
    Autorzy:
    Mitkow, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/98522.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    gotowość statków powietrznych
    bezpieczeństwo militarne państwa
    modele Markowa
    aircraft reliability
    military security of the state
    Markov models
    Opis:
    O bezpieczeństwie militarnym państwa decyduje przede wszystkim potencjał posiadanych sił zbrojnych. Ich integralnym elementem oraz determinantem skuteczności i efektywności jest obrona powietrzna. Poziom jej zdolności bojowej decyduje o powodzeniu działań realizowanych na gruncie ochrony przestrzeni powietrznej. Konieczne jest ciągle doskonalenie tego systemu i jego rozwój w odniesieniu zarówno do całych sił zbrojnych, jak i pojedynczych baz lotniczych. Wsparciem procesu dowodzenia mogą być metody i narzędzia matematyczne, stanowiące uzupełnienie wiedzy i doświadczenia dowódców. Przykład ich zastosowania przedstawiono w niniejszym artykule, gdzie zaproponowano metodę badania gotowości statków powietrznych z wojskowej bazy lotniczej w oparciu o model Markowa, prezentując jednocześnie możliwość jego wykorzystania w skomplikowanych systemach wojskowych.
    Potential of Armed Forces are decided about national military defence system. Internal element and determinant effectiveness and efficiency is air defence. Level of combat capability of air defence determines the success of activities. Necessary is continual improvement of the system and its development. The command process can be supported by mathematical methods and tools which complement the knowledge and experience of the Commanders. An example of their use is presented in this article where the method of testing the readiness of combat aircraft from air base based on a Markov model.
    Źródło:
    Przegląd Nauk o Obronności; 2018, 3, 5; 7-20
    2450-6869
    Pojawia się w:
    Przegląd Nauk o Obronności
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid of neural networks and hidden Markov models as a modern approach to speech recognition systems
    Hybryda sieci neuronowych i ukrytych modeli Markowa jako nowoczesne podejście do rozpoznawania mowy
    Autorzy:
    Sokólski, P.
    Rutkowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276753.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    ukryte modele Markowa
    MFCC
    sterowanie
    artificial neural networks
    hidden Markov models
    speech recognition
    control
    Opis:
    The aim of this paper is to present a hybrid algorithm that combines the advantages of artificial neural networks and hidden Markov models in speech recognition for control purposes. The scope of the paper includes review of currently used solutions, description and analysis of implementation of selected artificial neural network (NN) structures and hidden Markov models (HMM). The main part of the paper consists of a description of development and implementation of a hybrid algorithm of speech recognition using NN and HMM and presentation of verification of correctness results.
    Celem artykułu jest przedstawienie algorytmów hybrydowych łączących zalety sztucznych sieci neuronowych i ukrytych modeli Markowa w zastosowaniach rozpoznawania mowy dla potrzeb sterowania. W zakres opracowania wchodzi przegląd stosowanych obecnie rozwiązań, opis i analiza implementacji wybranych struktur sieci neuronowych (NN) oraz ukrytych modeli Markowa (HMM). Główną część artykułu stanowi opis opracowywania hybrydowego algorytmu rozpoznawania mowy wykorzystującego NN i HMM oraz prezentacja wyników weryfikacji poprawności działania.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 449-455
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ systemu EU ETS na wartość rynkową polskich przedsiębiorstw energetycznych – wnioski z modeli Markowa
    The impact of the EU ETS on the market value of polish energy companies – conlcusions from Markov models
    Autorzy:
    Włodarczyk, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/326749.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    EU ETS
    spółka energetyczna
    uprawnienia do emisji CO2
    modele Markowa
    energy company
    CO2 emission allowances
    Markov models
    Opis:
    Celem pracy jest ocena oddziaływania systemu EU ETS na wartość rynkową wybranych spółek energetycznych notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Analiza empiryczna została przeprowadzona na podstawie wyników estymacji przełącznikowych modeli Markowa ze strukturą GARCH dla fazy II i III funkcjonowania systemu EU ETS. Uwzględniono w niej ryzyko cen uprawnień do emisji dwutlenku węgla. Zidentyfikowane okresy wysokiej zmienności wartości rynkowej polskich przedsiębiorstw energetycznych porównano z okresami wprowadzania istotnych zmian w zasadach funkcjonowania sytemu EU ETS.
    The aim of this paper is to assess the impact of the EU ETS on the market value of Polish energy companies quoted in the Warsaw Stock Exchange. The empirical analysis is based on the estimation results of Markov-switching models with GARCH structure for the periods of Phase II and III of the EU ETS. Risk of market prices of carbon dioxide emission allowances is taken into account in this approach. The periods of high volatility of market value of Polish energy companies are identified and compared to periods of important changes in rules of the EU ETS functioning
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2016, 96; 491-503
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    FPGA implementation of logarithmic versions of Baum-Welch and Viterbi algorithms for reduced precision hidden Markov models
    Autorzy:
    Pietras, M.
    Klęsk, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/201874.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    hidden Markov models
    numerical stability
    Viterbi algorithm
    parallel architecture
    field-programmable gate array
    ukryte modele Markowa
    stabilność numeryczna
    Algorytm Viterbiego
    architektura równoległa
    Opis:
    This paper presents a programmable system-on-chip implementation to be used for acceleration of computations within hidden Markov models. The high level synthesis (HLS) and “divide-and-conquer” approaches are presented for parallelization of Baum-Welch and Viterbi algorithms. To avoid arithmetic underflows, all computations are performed within the logarithmic space. Additionally, in order to carry out computations efficiently – i.e. directly in an FPGA system or a processor cache – we postulate to reduce the floating-point representations of HMMs. We state and prove a lemma about the length of numerically unsafe sequences for such reduced precision models. Finally, special attention is devoted to the design of a multiple logarithm and exponent approximation unit (MLEAU). Using associative mapping, this unit allows for simultaneous conversions of multiple values and thereby compensates for computational efforts of logarithmic-space operations. Design evaluation reveals absolute stall delay occurring by multiple hardware conversions to logarithms and to exponents, and furthermore the experiments evaluation reveals HMMs computation boundaries related to their probabilities and floating-point representation. The performance differences at each stage of computation are summarized in performance comparison between hardware acceleration using MLEAU and typical software implementation on an ARM or Intel processor.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2017, 65, 6; 935-946
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie metody niejawnych modeli Markowa w automatycznej detekcji wybranych wad wymowy
    Application Hidden Markov Models to Automatic Detection of Speech Disorder
    Autorzy:
    Wielgat, R.
    Zieliński, T.
    Świętojański, P.
    Żołądź, P.
    Woźniak, T.
    Grabias, S.
    Król, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152366.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    współczynniki HFCC
    współczynniki MFCC
    niejawne modele Markowa
    terapia logopedyczna
    human factor cepstral coefficients
    Mel-frequency cepstral coefficients
    hidden markov models
    logopedic therapy
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących automatycznej detekcji wad wymowy u dzieci. Jako materiał badawczy zostały wykorzystane nagrania pochodzące od dzieci z wadami wymowy. Zadanie polegało na rozpoznaniu nieprawidłowo realizowanego fonemu w wybranych słowach testowych. Detekcja była dokonywana za pomocą metod rozpoznawania mowy, w których jako cec sygnału mowy użyto dwóch najbardziej obiecujących rodzajów cech: współczynnika MFCC praz współczynników HFCC. Jako klasyfikatora użyto metody niejawnych modeli Markowa (HMM), gdzie modelowanymi jednostkami fonetycznimi były zarówno fonemy jak i całe słowa. W badanych metodach dobrano ich parametry w celu zmaksymalizowania skuteczności rozpoznawania. W artykule zaprezentowano również analizę porównawczą wyników rozpoznawania otrzymanych z wykorzystaniem metody HMM oraz testowanej w poprzednich pracach metody nieliniowej transformacji czasowej (DTW).
    The results of research on automatic detection of the pathological phoneme pronunciation are presented in the paper. Speech samples came from speech impaired children and persons who imitated pathological phoneme pronunciation. The recognition task was to find wrongly realized phoneme in the selected test utterances. At the reature extraction stage the most effective features` types have been used: standard Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and recently proposed Human Factor Cepstral Coefficients (HFCC). As a classificator hidden Markov models, with modeled speech unit being a phoneme as well as a whole word, have been used. The parameters of the HMMs were adjusted in order to achieve the best recognition accuracy. Comparision of the HMM and DTW methods is also presented in the paper.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 417-420
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ukryte modele Markowa w analizie wyników testu koniunktury gospodarczej
    Hidden Markov Models in Analysis of Results of Business Tendency Surveys
    Autorzy:
    Bernardelli, Michał
    Dędys, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/500689.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
    Tematy:
    ukryte modele Markowa
    algorytm Viterbiego
    test koniunktury
    punkty zwrotne cyklu koniunkturalnego
    hidden Markov models
    Viterbi algorithm
    business tendency surveys
    business cycle turning points
    Opis:
    W pracy zbadana została możliwość wykorzystania algorytmu Viterbiego do analizy sald odpowiedzi respondentów na pytania testu koniunktury w przemyśle, prowadzonego przez Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. W badaniu rozważane były pytania dotyczące oceny stanu obecnego. Do analizy wykorzystane zostały ukryte modele Markowa z warunkowymi rozkładami normalnymi. Pod uwagę brane były modele, w których łańcuchy Markowa mają dwuelementową i trójelementową przestrzeń stanów. Uzyskane wyniki zostały skonfrontowane z pochodzącymi z różnych źródeł datowaniami punktów zwrotnych cyklu koniunkturalnego. Badane modele zostały porównane pod względem skuteczności w wychwytywaniu sygnałów o nadchodzących zmianach w koniunkturze. Przeprowadzone analizy przemawiają za stosowaniem modeli z trzystanowymi łańcuchami Markowa. Wyniki badania sugerują ponadto, iż należy brać pod uwagę opóźnienia między odpowiedziami respondentów a zmianami klimatu koniunktury.
    The paper considers the possibility of using the Viterbi algorithm to analyse results of the RIED WSE business surveys in the manufacturing industry.The analysis was focused on the state balances. The hidden Markov models with conditional normal distributions were applied. There were considered models with two-state and three-state Markov chains. The results were compared with the timing of turning points taken from other sources. The tested models were compared in terms of effectiveness in detecting of coming changes in economic conditions. The analysis suggests models with three-state Markov chains be used. The results also suggest that it is necessary to take into account a delay between the opinions of survey respondents and changes in economic climate.
    Źródło:
    Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH; 2012, 90: Badania koniunktury - zwierciadło gospodarki. Część I; 159-181
    0866-9503
    Pojawia się w:
    Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie ukrytych modeli Markowa w analizie oszczędności wśród Polaków
    An Application of Latent Markov Models in Polish Saving Attitude
    Autorzy:
    Genge, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/590832.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Estymacja
    Formy oszczędzania
    Modele Markowa
    Modele matematyczne
    Oszczędności
    Oszczędności gospodarstw domowych
    Oszczędności prywatne
    Statystyka matematyczna
    Estimation
    Household savings
    Markov models
    Mathematical models
    Mathematical statistics
    Private savings
    Saving forms
    Savings
    Opis:
    In latent class analysis it is assumed that each observation comes from one of a number of classes (groups) and models each with its own probability distribution. When longitudinal data are to be analyzed, the research questions concern some form of change over time. Latent transition analysis (LTA) also known as latent Markov model, is a variation of the latent class model that is designed to model not only the prevalence of latent class membership, but the incidence of transitions over time in latent class membership. We used latent class analysis for grouping and detecting inhomogeneities of Polish attitude to saving money. We analyzed data collected as part of the Social Diagnosis, based on panel research using depmixS4 package of R.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 189; 58-66
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie jakości prognozowania polskiego PKB dynamicznymi modelami z czynnikowymi oraz modelami czynnikowymi z przełączaniem Markowa
    Comparison of quality of Polish GDP forecasts prepared with dynamic factor models and factor models with Markov switching
    Autorzy:
    Łupiński, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/399416.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    dynamiczne modele czynnikowe
    wielowymiarowe modele przełącznikowe Markowa
    prognozowanie PKB Polski
    dynamic factor models
    Markov switching models
    forecasting Polish GDP
    Opis:
    W artykule zamieszczono kontynuację cyklu opracowań autora (2007, 2009, 2012) dotyczących optymalnych metod prognozowania polskich zmiennych makroekonomicznych na przykładzie Produktu Krajowego Brutto (PKB). W ramach wykonanego na potrzeby artykułu badania porównano jakość nowcastów („prognoz” teraźniejszości) i właściwych prognoz określonych na podstawie proponowanego przez Mariano i Murasawę (2003) dynamicznego modelu czynnikowego z obsługą mieszanych częstotliwości danych wejściowych i braków obserwacji (MFDG-DFM) oraz rozszerzonego o strukturę czynnikową wielowymiarowego modelu przełącznikowego Markowa (multivariate Markov switching model) zapropo-nowanego przez Kima i Nelsona (1999), a następnie zastosowanego w praktyce przez Hamiltona i Chauvet (2005). Przedstawiono zaplecze matematyczne obu modeli wskazując na modyfikacje kombinowanego podejścia filtru Kalmana oraz metody największej wiarygodności (MNW), niezbędne do estymacji nieliniowego modelu z przełączaniem reżimów zgodnie ze schematem Markowa. Uzyskane wyniki sygnalizują niewielką przewagę modelu Mariano i Murasawy, choć w zakresie „prognoz” teraźniejszości konkurencyjny model Markowowski dostarcza wyników o porównywalnej jakości.
    The article is a continuation of author’s previous publications’ series (2007, 2009, 2012) devoted to optimal methods of Polish macro variables forecasting with special attention to Gross Domestic Product. In this survey quality of nowcasts and forecasts was prepared with Mariano and Murasawa (2003) dynamic factor model with mixed frequencies and missing data handling (MFDG-DFM) was compared with quality of nowcasts/forecasts computed with multivariate Markov switching model proposed by Kim and Nelson (1999) and opera-tionalized by Hamilton and Chauvet (2005). The article presents mathematical background of both models and describes in detail combined Kalman filter and maximum likelihood method used to estimate nonlinear Markov switching model. Achieved results show modest advantage of Mariano and Murasawa MFDG-DFM model Polish GDP forecasts, however in the case of nowcasts both models provide almost equal quality output.
    Źródło:
    Ekonomia i Zarządzanie; 2013, 5, 4; 161-179
    2080-9646
    Pojawia się w:
    Ekonomia i Zarządzanie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Synthesis of naturalistic vehicle driving cycles using the Markov Chain Monte Carlo method
    Synteza eksploatacyjnych cykli jezdnych samochodów przy wykorzystaniu metody Monte Carlo z zastosowaniem łańcuchów Markowa
    Autorzy:
    Puchalski, Andrzej
    Komorska, Iwona
    Ślęzak, Marcin
    Niewczas, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365182.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    naturalistic vehicle driving cycles
    synthesis of driving cycles
    Markov models
    Monte Carlo simulation
    eksploatacyjne cykle jezdne samochodu
    synteza cykli jezdnych
    modele Markowa
    symulacja Monte Carlo
    Opis:
    Simulation methods commonly used throughout the design and verification process of various types of motor vehicles require development of naturalistic driving cycles. Optimization of parameters, testing and gradual increase in the degree of autonomy of vehicles is not possible based on standard driving cycles. Ensuring representativeness of synthesized time series based on collected databases requires algorithms using techniques based on stochastic and statistical models. A synthesis technique combining the MCMC method and multifractal analysis has been proposed and verified. The method allows simple determination of the speed profile compared to classic frequency analysis.
    Metody symulacyjne powszechnie stosowane w całym procesie projektowania i weryfikacji różnych typów pojazdów mechanicznych wymagają opracowania eksploatacyjnych cykli jezdnych. Optymalizacja parametrów, testowanie i stopniowe zwiększanie stopnia autonomiczności pojazdów nie jest możliwe na bazie standardowych cykli jezdnych. Zapewnienie reprezentatywności syntezowanych szeregów czasowych na podstawie zgromadzonych baz danych wymaga algorytmów wykorzystujących techniki bazujące na modelach stochastycznych i statystycznych. Zaproponowano i zweryfikowano technikę syntezy łączącą metodę Monte Carlo wykorzystującą łańcuch Markowa (MCMC) oraz analizę multifraktalną. Metoda umożliwia proste wyznaczenie profilu prędkości jazdy w porównaniu do klasycznej analizy częstotliwościowej.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 2; 316-322
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza popytu w przemyśle hutniczym - zastosowanie modelu ze zmiennymi ukrytymi
    Analysis of demand in steel and iron industry – latent variables model
    Autorzy:
    Barska, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1046654.pdf
    Data publikacji:
    2019-04-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    prognozowanie
    popyt
    zmienne ukryte
    modele ukrytych łańcuchów markowa
    forecasting
    demand
    latent variables
    hidden markov models
    Opis:
    Na popyt w przemyśle hutniczym wpływa wiele czynników. Nie wszystkie można zidentyfikować i zmierzyć. W artykule przedstawiono wyniki analizy popytu dla wybranego przedsiębiorstwa w latach 2010–2014. Celem przedstawionego badania jest budowa ukrytego modelu łańcuchów Markowa, który odzwierciedli punkty zwrotne zapotrzebowania na wyroby hutnicze oraz umożliwi prognozę wielkości tego zapotrzebowania. Zbadano własności prognostyczne i stabilność modelu. Przeprowadzono symulację polegającą na wygenerowaniu dużej liczby szeregów dla zadanych parametrów modelu i sprawdzeniu ich własności. Najlepiej dopasowanym modelem okazał się trójstanowy model ukrytych łańcuchów Markowa. Za jego pomocą opisano stany potencjalnie kształtujące wielkość popytu. Uwzględnienie stanu przejściowego pozwoliło uchwycić sygnał nadchodzącej zmiany pomiędzy fazami wzrostu i spadku. Zaproponowany model ukrytych łańcuchów Markowa drugiego rzędu może być alternatywą dla tradycyjnych metod analizy szeregów czasowych. Wyznaczona prognoza informuje o kształtowaniu się trendu i stanowi wskazówkę co do punktów zwrotnych koniunktury.
    Demand in the steel and iron industry is influenced by multiple factors. Not all of them can be identified and measured. The paper presents the results of the analysis of the levels of demand achieved by a selected enterprise from this sector in the years 2010-2014. The aim of the study is to build a hidden Markov model which would reflect the turning points of this demand, thus making it possible to forecast its future levels. The model's forecasting properties and stability have been examined. A simulation has been carried out that involved generating a high number of series for selected model parameters and checking their properties. This demonstrated that a three-state second order hidden Markov model was most relevant to the purpose of the study. Thanks to the model's application, it was possible to describe states which could potentially shape the demand. Moreover, taking the transition state into consideration allowed spotting the signal about the upcoming replacement of the growth phase with the decline phase, and vice versa. The presented second order hidden Markov model can serve as an alternative to the traditional methods of the analysis of time series. The forecast generated by the model informs about the shaping of a trend in demand and serves as an indication of the shifts in economic cycles.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 4; 247-269
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Some hybrid models of subjective analysis in the theory of active systems
    O niektórych modelach hybrydowych analizy subiektywnej w teorii systemów aktywnych
    Autorzy:
    Kasjanov, V.
    Szafran, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/213714.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Lotnictwa
    Tematy:
    subjective analysis
    active system
    preferences distribution
    hybrid models
    Markov process
    analiza subiektywna
    systemy aktywne
    modele hybrydowe
    procesy Markowa
    Opis:
    The publication presents one of the ways the theoretical discussion of hybrid models of processes occurring in active systems. The new approach is based on a subjective analysis methods were compared with some conventional research methods of active systems. To compare the Kolmogorov equation models were used, as well as analogous the Boltzmann equation.
    W publikacji przedstawiono jeden ze sposobów teoretycznych rozważań nad hybrydowymi modelami procesów zachodzących w systemach aktywnych. Nowe podejście oparte na metodach analizy subiektywnej porównano z niektórymi znanymi metodami badawczymi systemów aktywnych. Do porównania modeli wykorzystano równania Kołmogorowa, a także równania Boltzmanna.
    Źródło:
    Prace Instytutu Lotnictwa; 2015, 3 (240); 27-31
    0509-6669
    2300-5408
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Lotnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie miar matematycznych i biznesowych do porównania modeli macierzy migracji stosowanych w analizie ryzyka kredytowego
    Application of mathematical measures and business measures to compare migration matrices used in credit risk analysis
    Autorzy:
    Grzybowska, Urszula
    Karwański, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453229.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    macierze migracji
    łańcuchy Markowa
    łańcuchy absorbujące
    uogólnione modele liniowe (GLMM)
    ryzyko kredytowe
    SVD
    wartości własne macierzy
    migration matrices
    Markov chains
    absorbing Markov chains
    generalized longitudinal models (GLMM)
    credit risk
    Eigenvalues
    Opis:
    Modele ryzyka kredytowego, używane w bankach, bazują na modelach prawdopodobieństwa zajścia określonych zdarzeń (defaultów). Szeroka klasa tych modeli wykorzystywanych obecnie w praktyce opiera się na estymacji intensywności zdarzeń (ang. intensity-based models). W niniejszej pracy porównujemy wyniki uzyskane przy użyciu modeli Markowa oraz uogólnionych modeli liniowych (GLMM). W pracy przedstawiamy porównanie macierzy migracji w oparciu o różne miary odległości, miary uwzględniające prędkość zbieżności do defaultu oraz miary oparte na teorii absorbujących łańcuchów Markowa. Stosowane miary porównania macierzy migracji odmiennie odzwierciedlają różnice wartości klienta istotne z punktu widzenia biznesu. Modele Markowa dają najlepsze estymatory „biznesowe”, ale są trudne w praktycznych zastosowaniach.
    Credit risk models used in banks are based on probability models for occurrence of default. A vast class of these models is based on the notion of intensity In this paper we compare results obtained within Markov chain approach and with help of statistical longitudinal models (GLMM) in which states (rating classes) in discrete time points are regarded as matched pairs. The comparison of obtained migration matrices is based on various distance measures, properties of absorbing Markov chains and convergence to default. Various methods of matrix comparison reflect business based differences between clients in a different way. Markov models give good business estimators but are difficult to apply in practice.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 168-179
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-21 z 21

      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