DSpace
    • English
    • Deutsch
    • Eesti
  • English 
    • English
    • Deutsch
    • Eesti
  • Login
View Item 
  •   DSpace @University of Tartu
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Matemaatika ja statistika instituut
  • MSI magistritööd – Master's theses
  • View Item
  •   DSpace @University of Tartu
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Matemaatika ja statistika instituut
  • MSI magistritööd – Master's theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Varjatud Markovi välja mudelid puudel

Thumbnail
View/Open
gimbutas_mark_msc_2015.pdf (2.541Mb)
Date
2015
Author
Gimbutas, Mark
Metadata
Show full item record
Abstract
Varjatud Markovi välja mudel on statistiline mudel, millel on kaks komponenti:vaatlused ja vaatluseid genereeriv juhuslik protsess, mis on tegeliku huvi objekt, aga mis ise ei ole vaadeldav. Kui see varjatud juhuslik protsess on Markovi ahel, siis tulemus on varjatud Markovi mudel, mida on ohtralt uuritud ja rakendatud. Andmete struktuur on tihti keerulisem kui jada - näiteks pikslid moodustavad pildil võre. Puudel on aga eelis üldisemate graafide ees, sest puukujulise varjatud kihi korral on võimalik mitmeid vajalikke arvutusi teha kiiresti ja täpselt. Käesoleva töö eesmärk on varjatud Markovi mudelite segmenteerimisteooria üldistamine teistele varjatud Markovi välja mudelitele, eelkõige puudel defineeritud mudelitele. Töö esimeses pooles on esitatud ülevaade Markovi väljadest ja defineeritud varjatud Markovi välja mudel. Töö teises pooles on esitatud varjatud Markovi mudelite hübriidriski, vastavaid parimaid joondusi arvutava algoritmi ja k-bloki riski üldistused puudele. Hübriidriski väärtus seisneb konkreetse headuse kriteeriumi paikaseadmises, mis võimaldab ühendada keskmiselt kõige vähem vigu tegev klassifitseerija ja kõige suurema tõepäraga tulemusi andev klassifitseerija ühtsesse, heade omadustega klassifitseerijate peresse, mille seast on võimalik valida sobiv kompromiss tõepära ja täpsuse vahel. Samuti on esitatud Baum-Welchi algoritmi vahetu üldistus puudele, millega saab hinnata mudeli parameetreid. Hübriidalgoritmi töö tulemusi ja nende täpsust on illustreeritud simulatsioonidega.
URI
http://hdl.handle.net/10062/47548
Collections
  • MSI magistritööd – Master's theses [107]

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV