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 "kernel estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 35
Tytuł:
An approximate necessary condition for the optimal bandwidth selector in kernel density estimation
Autorzy:
Gajek, L.
Lenic, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1340710.pdf
Data publikacji:
1993
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
bandwidth selection
kernel density estimation
resampling
Opis:
An approximate necessary condition for the optimal bandwidth choice is derived. This condition is used to construct an iterative bandwidth selector. The algorithm is based on resampling and step-wise fitting the bandwidth to the density estimator from the previous iteration. Examples show fast convergence of the algorithm to the bandwidth value which is surprisingly close to the optimal one no matter what is the initial knowledge on the unknown density.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 1; 123-138
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Extended Version of the Proportional Adaptive Algorithm Based on Kernel Methods for Channel Identification with Binary Measurements
Autorzy:
Fateh, Rachid
Darif, Anouar
Safi, Said
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2142314.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
binary measurement
BRAN channel identification
kernel methods
PNLMS
phase estimation
Opis:
In recent years, kernel methods have provided an important alternative solution, as they offer a simple way of expanding linear algorithms to cover the non-linear mode as well. In this paper, we propose a novel recursive kernel approach allowing to identify the finite impulse response (FIR) in non-linear systems, with binary value output observations. This approach employs a kernel function to perform implicit data mapping. The transformation is performed by changing the basis of the data In a high-dimensional feature space in which the relations between the different variables become linearized. To assess the performance of the proposed approach, we have compared it with two other algorithms, such as proportionate normalized least-meansquare (PNLMS) and improved PNLMS (IPNLMS). For this purpose, we used three measurable frequency-selective fading radio channels, known as the broadband radio access Network (BRAN C, BRAN D, and BRAN E), which are standardized by the European Telecommunications Standards Institute (ETSI), and one theoretical frequency selective channel, known as the Macchi’s channel. Simulation results show that the proposed algorithm offers better results, even in high noise environments, and generates a lower mean square error (MSE) compared with PNLMS and IPNLMS.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2022, 3; 47--58
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
BIAVERAGE AND MULIMODALITY IN INVESTIGATING DISTRIBUTION OF ELECTRICITY PRICES
Autorzy:
Baszczyńska, Aleksandra
Pekasiewicz, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/655941.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
kernel estimation
Hartigan test
dip statistic
biaverage
one-day-ahead market
Opis:
In the paper chosen statistical methods concerning analysis of random variable distributions are presented. Investigating modality of distribution is one of the most interesting and important stages in random variable analysis. Among others, the following methods can be used: kernel density estimation, the Hartigan test of unimodality and the biavarage. The example showing application of these methods from the one-day-ahead market of electricity is presented.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 3, 302
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Central Limit Theorem for Conditional Mode in the Single Functional Index Model with Data Missing at Random
Centralne twierdzenie graniczne dla trybu warunkowego w jednolitym funkcjonalnym modelu indeksowym z losowym brakiem danych
Autorzy:
Allal, Anis
Dib, Abdessamad
Rabhi, Abbes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31233548.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
functional data analysis
functional single-index process
kernel estimator
missing at random
nonparametric estimation
small ball probability
funkcjonalna analiza danych
funkcjonalny proces pojedynczego indeksu
estymator jądra
losowe braki
estymacja nieparametryczna
prawdopodobieństwo małej kuli
Opis:
This paper concentrates on nonparametrically estimating the conditional density function and conditional mode within the single functional index model for independent data, particularly when the variable of interest is affected by randomly missing data. This involves a semi-parametric single model structure and a censoring process on the variables. The estimator's consistency (with rates) in a variety of situations, such as the framework of the single functional index model (SFIM) under the assumption of independent and identically distributed (i.i.d) data with randomly missing entries, as well as its performance under the assumption that the covariate is functional, are the main areas of focus. For this model, the nearly almost complete uniform convergence and rate of convergence established. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable. Additionally, we establish the asymptotic normality of the derived estimators proposed under specific mild conditions, relying on standard assumptions in Functional Data Analysis (FDA) for the proofs. Finally, we explore the practical application of our findings in constructing confidence intervals for our estimators. The rates of convergence highlight the critical part that the probability of concentration play in the law of the explanatory functional variable.
W artykule skoncentrowano się na nieparametrycznym estymowaniu warunkowej funkcji gęstości i warunkowej dominanty w modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego dla niezależnych danych, szczególnie gdy na interesującą zmienną wpływają losowo brakujące dane. Obejmuje to strukturę półparametrycznego pojedynczego modelu i proces cenzurowania zmiennych. Zgodność estymatora (ze współczynnikami) w różnych sytuacjach, np. w ramach modelu pojedynczego wskaźnika funkcjonalnego przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami, a także jego działanie w warunkach, gdy zmienna towarzysząca jest funkcjonałem, to główne obszary zainteresowania. Dla tego modelu wyznacza się prawie całkowicie jednolitą zbieżność i wskaźnik zbieżności. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej. Dodatkowo ustala się asymptotyczną normalność wyprowadzonych estymatorów zaproponowanych w określonych łagodnych warunkach, opierając się na standardowych założeniach z analizy danych funkcjonalnych dla dowodów. Na koniec zbadano praktyczne zastosowanie ustaleń w konstruowaniu przedziałów ufności dla naszych estymatorów. Wskaźniki zbieżności podkreślają kluczową rolę, jaką prawdopodobieństwo koncentracji odgrywa w założeniach dotyczących objaśniającej zmiennej funkcjonalnej.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 39-60
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Choice of the Smoothing Parameter in Kernel Density Estimation
Wybór parametru wygładzania w estymacji jądrowej funkcji gęstości
Autorzy:
Baszczyńska, Aleksandra
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905695.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
density estimation
kernel function
smoothing parameter
practical rules
cross-validation
Opis:
Kernel density estimation is one of the main methods available for univariate density estimation. The problems of choosing the kernel function and choosing the smoothing parametr are of crucial importance in density estimation. Various methods, used in practice, for choosing smoothing parametr are discussed. Some of them are simple, some complicated in calculations, but it must be emphasized that the appropriate choice of method for choosing parameter depends on the purpose for which the density estimate is to be used. Monte Carlo study is presented, where three “practical rules" and two forms of crossvalidation (maximum likelihood CV and least-squares CV) are used in density estimation. The values of smoothing parameters are compared with the “optimal” one, which is obtained by minimizing mean squared error. In all mentioned studies the accuracy of the estimation, measured by mean squared error, is considered.
Jądrowa estymacja jest jedną z podstawowych metod nieparametrycznej estymacji funkcji gęstości. Zagadnienie wyboru funkcji jądra oraz wyboru właściwej wartości parametru wygładzania traktowane są jako zasadnicze w estymacji funkcji gęstości. W pracy rozważane są różne metody wyboru parametru wygładzania w estymacji jądrowej, od metod najprostszych do nieco bardziej złożonych. Należy podkreślić jednak, iż wybór metody wyboru parametru wygładzania zależy od celu dokonywanej estymacji charakterystyki funkcyjnej. W artykule przedstawiono również wyniki z przeprowadzonego eksperymentu Monte Carlo, gdzie rozważano trzy „praktyczne zasady” wyboru parametru wygładzania oraz dwie metody cross-validation (największej wiarygodności i najmniejszych kwadratów). Wartości tak otrzymanych parametrów wygładzania są porównywane z parametrem otrzymanym poprzez minimalizację błędu średniokwadratowego, traktowanym jako parametr „optymalny” .
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2006, 196
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computer image analysis for the estimation of kernel quality in faba bean [Vicia faba L.minor]
Autorzy:
Kubiak, A.
Usajewicz, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1371708.pdf
Data publikacji:
1993
Wydawca:
Instytut Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności Polskiej Akademii Nauk w Olsztynie
Tematy:
Vicia faba
kernel surface
computer image analysis
quality factor
faba bean
kernel quality
estimation
Źródło:
Polish Journal of Food and Nutrition Sciences; 1993, 02, 2; 51-57
1230-0322
2083-6007
Pojawia się w:
Polish Journal of Food and Nutrition Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Confidence Intervals for the Long-Term Noise Indicators Using the Kernel Density Estimator
Autorzy:
Stępień, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177575.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
long-term noise indicators
non-classical statistics
interval estimation
kernel density estimator
Opis:
A non-classical model of interval estimation based on the kernel density estimator is presented in this paper. This model has been compared with interval estimation algorithms of the classical (parametric) statistics assuming that the standard deviation of the population is either known or unknown. The non-classical model does not have to assume belonging of random sample to a normal distribution. A theoretical basis of the proposed model is presented as well as an example of calculation process which makes possible determining confidence intervals of the expected value of long-term noise indicators LDEN and LN. The statistical analysis was carried out for 95% interval widths obtained by using each of these models. The inference of their usefulness was performed on the basis of results of non-parametric statistical tests at significance level α = 0.05. The data used to illustrate the proposed solutions and carry out the analysis were results of continuous monitoring of traffic noise recorded in 2004 in one of the main arteries of Kraków in Poland.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2016, 41, 3; 517-525
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
DOJAZDY DO PRACY A KONWERGENCJA REGIONALNA W POLSCE
COMMUTER FLOWS AND REGIONAL CONVERGENCE IN POLAND
Autorzy:
Wójcik, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452780.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
konwergencja regionalna
dojazdy do pracy
skorygowany PKB per capita
analiza dynamiki rozkładu
macierze przejścia
estymacja jądrowa
regional convergence
commuter flows
corrected GDP per capita
distribution dynamics
transition matrices
kernel density estimation
Opis:
Celem artykułu jest analiza zróżnicowań regionalnego PKB per capita oraz konwergencji regionalnej w Polsce na poziomie NTS 3 w latach 2000-2013 po korekcie uwzględniającej dojazdy do pracy. Do korekty wykorzystano dane o przepływach ludności związanych z zatrudnieniem na poziomie gmin. PKB wytworzony przez osoby dojeżdżające do pracy uwzględniono w miejscu ich zamieszkania, a nie zatrudnienia. Wykorzystano analizę konwergencji typu beta i sigma oraz podejścia umożliwiające analizę pełnego rozkładu (macierze przejścia, estymacja jądrowa). Korekta danych nie zmieniła wniosków dotyczących konwergencji.
The aim of the article is the analysis of diversification of regional GDP per capita and regional convergence in Poland on NUTS 3 level in 2000-2013 after correcting for commuter flows. We use the data on commuter flows between Polish municipalities. Production generated by commuters is attributed to their place of living instead of employment. Beta and sigma convergence analysis was used together with approaches allowing for the analysis of the whole distribution dynamics (transition matrices and kernel density estimation). Correction of the data did not change the conclusions about convergence.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2016, 17, 2; 160-171
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dylematy związane z estymacją dominanty wynagrodzeń
Dilemmas relating to mode estimation of wages and salaries
Autorzy:
Błażej, Mirosław
Gosińska, Emilia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2156752.pdf
Data publikacji:
2022-12-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
dominanta
estymator jądrowy
estymacja dominanty
histogram
mode
kernel estimator
mode estimation
Opis:
Dominanta wynagrodzeń to ważny wskaźnik opisujący rozkład wynagrodzeń, ale ze względu na silną asymetrię rozkładu tej cechy w Polsce jej wyznaczenie nie należy do standardowych działań w analizie struktury wynagrodzeń. Celem artykułu jest omówienie wybranych metod szacowania dominanty oraz porównanie wyników jej estymacji otrzymanych za pomocą różnych metod. Wykorzystano dane o wynagrodzeniach indywidualnych brutto w październiku 2018 r. pochodzące z badania struktury wynagrodzeń przeprowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny. W przypadku metody standardowej, wykorzystującej wzór interpolacyjny i histogram, wartość oszacowanej dominanty jest wrażliwa na założoną rozpiętość przedziałów w szeregu rozdzielczym i początek pierwszego przedziału. Zmniejszanie rozpiętości przedziałów powoduje dążenie dominanty do wartości równej płacy minimalnej. Zastosowanie zaawansowanych metod statystycznych, m.in. wykorzystujących estymator jądrowy, prowadzi do otrzymania znacząco różnych oszacowań dominanty w zależności od metody (rozrzut wyników wynosi ok. 800 zł). Analiza otrzymanych wyników daje ponadto podstawy do rozważenia tezy, że rozkład wynagrodzeń jest mieszany: ma cechy rozkładu dyskretnego dla wynagrodzeń w wysokości płacy minimalnej i ciągłego – dla wynagrodzeń powyżej płacy minimalnej oraz odznacza się cyklicznością (w Polsce zawiera się więcej umów, w których kwota wynagrodzenia jest wielokrotnością 50 zł lub 100 zł, niż umów na inne kwoty).
The mode of wages and salaries is an important indicator describing their distribution; however, due to the strong asymmetry of the distribution of this feature in Poland, mode estimation is not a standard procedure in the analysis of the structure of wages and salaries. The aim of the article is to discuss selected methods of estimating the mode and to compare the mode estimation results obtained by means of various methods. The research is based on data on individual gross wages and salaries registered in October 2018 in Poland. The data came from a survey of the structure of wages and salaries conducted by Statistics Poland. In the case of the standard method based on the interpolation formula and histogram, the mode estimate is sensitive to the assumed span of intervals in the frequency table and the beginning of the first interval. Reducing the span of the intervals causes the mode to reach the value of the minimum wage. The application of advanced methods, including those using a kernel estimator, leads to significantly different estimates of the mode depending on the method used (the dispersion reaches the value of approximately PLN 800). Additionally, the analysis of the obtained results gives grounds to considering a thesis that wage and salary distribution is a mixture of the following distributions: discrete (for the minimum wage) and continuous (for wages and salaries above the minimum wage), and is characterised by cyclicality (in Poland, more contracts offer remunerations which are a multiple of PLN 50 or PLN 100 than remunerations for other amounts).
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 12; 62-79
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of nuisance parameters for inference based on least absolute deviations
Autorzy:
Niemiro, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1340477.pdf
Data publikacji:
1995
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
least absolute deviations
kernel density/regression estimation
Opis:
Statistical inference procedures based on least absolute deviations involve estimates of a matrix which plays the role of a multivariate nuisance parameter. To estimate this matrix, we use kernel smoothing. We show consistency and obtain bounds on the rate of convergence.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 4; 515-529
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja jądrowa w badaniach regionalnej konwergencji
Kernel density estimation in regional convergence studies
Ядерная оценка в обследованиях региональной конвергенции
Autorzy:
Wójcik, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543467.pdf
Data publikacji:
2016-10
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
konwergencja regionalna
osiągnięcia edukacyjne
gminy
estymacja jądrowa
warunkowa funkcja gęstości
metoda adaptacyjna
regional convergence
educational achievements
municipalities
kernel density estimation
conditional density
adaptive method
региональная конвергенция
уровень образования
гмины
ядерная оценка
функция условной плотности
адаптивный метод
Opis:
Celem artykułu jest przedstawienie nieparametrycznej metody estymacji jądrowej jako narzędzia do empirycznej weryfikacji hipotezy o konwergencji regionalnej, w tym konwergencji grup gmin (klubów). Omówiono, jak taka estymacja uzupełnia inne metody stosowane w badaniach zjawiska konwergencji. W badaniu zastosowano tę metodę do analizy konwergencji osiągnięć edukacyjnych uczniów w Polsce w okresie 2003—2013. Osiągnięcia edukacyjne zmierzono na podstawie wyników egzaminów gimnazjalnych w zakresie profilu matematyczno-przyrodniczego w układzie gmin. Badanie wskazuje na występowanie konwergencji regionalnej wyników egzaminów, przy czym w przypadku analizy okresów trzyletnich stwierdzono występowanie konwergencji klubów, w której gminy o najsłabszych rezultatach egzaminów stanowią odrębny klub.
The aim of the article is to present a non-parametric kernel density estimation method as a tool used for empirical verification of the regional convergence hypothesis, including convergence of clubs. It is explained how kernel density estimation complements other methods applied to verify the phenomenon of convergence. The empirical part shows an application of the non-parametric density estimation to the analysis of regional convergence of educational achievements of Polish pupils, measured by the average results of the mathematical and natural science part of the lower-secondary school leaving exams on the level of municipalities in years 2002—2013. The results of the analysis indicate the existence of regional convergence of exam results for Polish municipalities. In case of the analysis for three-yearly periods convergence of clubs was observed — the municipalities with lowest exam results constitute a separate club of convergence.
Целью статьи является представление непараметрического анализа ядерной оценки в качестве инструмента для эмпирической проверки гипотезы о региональной конвергенции, в том числе конвергенции групп гмин (клубов). Было обсуждено, каким образом такая оценка дополняет другие методы используемые в обследованиях явления конвергенции. В обследовании этот метод был использован для анализа конвергенции уровня образования учеников в Польше в 2002—2013 гг. Уровень образования измерялся на основе результатов гимназиальных экзаменов в области математики и естественных наук в отношении к гминам. Обследование указывает на существование региональной конвергенции результатов экзаменов, где в случае анализа трехлетних периодов было установлено существование конвергенции клубов, в которой гмины с самыми слабыми результатами экзаменов составляют отдельный клуб.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 10; 7-21
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja nieparametryczna wybranych parametrów bloku gazowo-parowego
Nonparametric estimation of selected parameters of steam and gas power plant
Autorzy:
Gramacki, J.
Gramacki, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154300.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja nieparametryczna
estymacja jądrowa
Elektrociepłownia Zielona Góra
nonparametric estimation
kernel estimation
combined heat and power plant
CHP
Opis:
W pracy pokazano przykład użycia nieparametrycznej estymacji danych. Z pomocą tej techniki dokonano oszacowania emisji tlenków azotu (NOx) na podstawie danych eksploatacyjnych zbieranych podczas normalnej pracy Elektrociepłowni w Zielonej Górze. Na wstępnie dokonano krótkiego przeglądu najbardziej popularnych technik estymacji parametrycznej i porównano je z technikami nieparametrycznymi. Następnie na prostym przykładzie pokazano istotę działania estymacji nieparametrycznej. Pracę kończy rozdział, w którym krótko omówiono uzyskane wyniki symulacyjne.
In the paper there are shown some practical examples of using nonparametric estimation. Using this technique there were estimated the nitrogen oxides (NOx) emissions based on the data taken from a real industry plant (gas and steam combined heat and power (CHP) plant in Zielona Góra, Poland). This work can be treated as a continuation of the paper [2]. In the first section there is given a short overview of estimation methods, including the linear and nonlinear regression, and comparison of them with nonparametric ones. In the second section there is briefly presented the nonparametric estimation technique and there is given a simple illustrative example. The third paragraph is dedicated to presenting the experimental results. Basing on the data from the CHP plant, the NOx emission was estimated and the satisfactory results (in comparison, for example, with the results obtained from the linear regression estimator) were obtained. All calculations were carried out using np package for R-project environment which implements a variety of nonparametric (and also semiparametric) kernel-based estimators.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 454-456
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
FPGA-based bandwidth selection for kernel density estimation using high level synthesis approach
Autorzy:
Gramacki, A.
Sawerwain, M.
Gramacki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201258.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
FPGA
high level synthesis
kernel density estimation
bandwidth selection
plug-in selector
synteza wysokiego poziomu
jądrowy estymator gęstości
wybór pasma informacyjnego
Opis:
Field-programmable gate arrays (FPGA) technology can offer significantly higher performance at much lower power consumption than is available from single and multicore CPUs and GPUs (graphics processing unit) in many computational problems. Unfortunately, the pure programming for FPGA using hardware description languages (HDL), like VHDL or Verilog, is a difficult and not-trivial task and is not intuitive for C/C++/Java programmers. To bring the gap between programming effectiveness and difficulty, the high level synthesis (HLS) approach is promoted by main FPGA vendors. Nowadays, time-intensive calculations are mainly performed on GPU/CPU architectures, but can also be successfully performed using HLS approach. In the paper we implement a bandwidth selection algorithm for kernel density estimation (KDE) using HLS and show techniques which were used to optimize the final FPGA implementation. We are also going to show that FPGA speedups, comparing to highly optimized CPU and GPU implementations, are quite substantial. Moreover, power consumption for FPGA devices is usually much less than typical power consumption of the present CPUs and GPUs.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2016, 64, 4; 821-829
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generalized kernel regression estimate for the identification of Hammerstein systems
Autorzy:
Mzyk, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929610.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system Hammersteina
regresja nieparametryczna
estymacja jądra
Hammerstein system
nonparametric regression
kernel estimation
Opis:
A modified version of the classical kernel nonparametric identification algorithm for nonlinearity recovering in a Hammerstein system under the existence of random noise is proposed. The assumptions imposed on the unknown characteristic are weak. The generalized kernel method proposed in the paper provides more accurate results in comparison with the classical kernel nonparametric estimate, regardless of the number of measurements. The convergence in probability of the proposed estimate to the unknown characteristic is proved and the question of the convergence rate is discussed. Illustrative simulation examples are included.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2007, 17, 2; 189-197
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Graphics processing units in acceleration of bandwidth selection for kernel density estimation
Autorzy:
Andrzejewski, W.
Gramacki, A.
Gramacki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330819.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
bandwidth selection
graphics processing unit
probability density function
nonparametric estimation
kernel estimation
szerokość pasmowa
programowalny procesor graficzny
funkcja gęstości prawdopodobieństwa
estymacja nieparametryczna
estymacja jądrowa
Opis:
The Probability Density Function (PDF) is a key concept in statistics. Constructing the most adequate PDF from the observed data is still an important and interesting scientific problem, especially for large datasets. PDFs are often estimated using nonparametric data-driven methods. One of the most popular nonparametric method is the Kernel Density Estimator (KDE). However, a very serious drawback of using KDEs is the large number of calculations required to compute them, especially to find the optimal bandwidth parameter. In this paper we investigate the possibility of utilizing Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate the finding of the bandwidth. The contribution of this paper is threefold: (a) we propose algorithmic optimization to one of bandwidth finding algorithms, (b) we propose efficient GPU versions of three bandwidth finding algorithms and (c) we experimentally compare three of our GPU implementations with the ones which utilize only CPUs. Our experiments show orders of magnitude improvements over CPU implementations of classical algorithms.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 4; 869-885
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 35

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