Segmenteerimine läbi murdepunktide

Simple item page
dc.contributor.advisorLember, Jüri, juhendajaet
dc.contributor.authorAlesma, Karl-Joan
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2024-07-01T13:48:16Z
dc.date.available2024-07-01T13:48:16Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractVarjatud Markovi ahelate segmenteerimiseks on olemas mitmeid algoritme nagu näiteks Viterbi ja PMAP, seejuures mõlemal on omad puudused. Me nimetame murdepunktideks indekseid, mille korral vaadeldava vektori väärtus muutub. Selles töös uurime segmenteerimist, kus kasutame ära praktikas teinekord esinevat informatsiooni murdepunktide kohta või selle puudumisel ennustame, millised need murdepunktid võiksid olla. Nende leidmiseks toome sisse uue kaofunktsiooni, mis põhineb Binderi kaofunktsioonil, ning näitame, et sellele vastavat riski on võimalik minimiseerida kasutades dünaamilist planeerimist. Kirjeldame ära tulemused kaheastmeliseks segmenteerimiseks ning selle variatsioonide jaoks. Töö praktilises osas illustreerime mõningaid leitud algoritme ühe konkreetse mudeli korral.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/100481
dc.language.isoet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/
dc.subjectHMMet
dc.subjectsegmenteerimineet
dc.subjectViterbi algoritmet
dc.subjectBinderi kaofunktsioonet
dc.subjectklasterdamineet
dc.subjectmurdepunktet
dc.subjectHMMen
dc.subjectsegmentationen
dc.subjectViterbi algorithmen
dc.subjectBinder’s lossen
dc.subjectclusteringen
dc.subjectchange pointen
dc.subject.otherbakalaureusetöödet
dc.subject.othervõrguväljaanded
dc.titleSegmenteerimine läbi murdepunktide
dc.typeThesisen

Files

Collections

LTMS bakalaureusetööd - Bachelor's theses.