Number of found documents: 434
Published from to

Dynamic Bayesian Networks for the Classification of Sleep Stages
Vomlel, Jiří; Kratochvíl, Václav
2018 - English
Human sleep is traditionally classified into five (or six) stages. The manual classification is time consuming since it requires knowledge of an extensive set of rules from manuals and experienced experts. Therefore automatic classification methods appear useful for this task. In this paper we extend the approach based on Hidden Markov Models by relating certain features not only to the current time slice but also to the previous one. Dynamic Bayesian Networks that results from this generalization are thus capable of modeling features related to state transitions. Experiments on real data revealed that in this way we are able to increase the prediction accuracy. Keywords: Dynamic Bayesian Network; Sleep Analysis Fulltext is available at external website.
Dynamic Bayesian Networks for the Classification of Sleep Stages

Human sleep is traditionally classified into five (or six) stages. The manual classification is time consuming since it requires knowledge of an extensive set of rules from manuals and experienced ...

Vomlel, Jiří; Kratochvíl, Václav
Ústav teorie informace a automatizace, 2018

Employing Bayesian Networks for Subjective Well-being Prediction
Švorc, Jan; Vomlel, Jiří
2018 - English
This contribution aims at using Bayesian networks for modelling the relations between the individual subjective well-being (SWB) and the individual material situation. The material situation is approximated by subjective measures (perceived economic strain, subjective evaluation of the income relative to most people in the country and to own past) and objective measures (household’s income, material deprivation, financial problems and housing defects). The suggested Bayesian network represents the relations among SWB and the variables approximating the material situation. The structure is established based on the expertise gained from literature, whereas the parameters are learnt based on empirical data from 3rd edition of European Quality of Life Study for the Czech Republic, Hungary, Poland and Slovakia conducted in 2011. Prediction accuracy of SWB is tested and compared with two benchmark models whose structures are learnt using Gobnilp software and a greedy algorithm built in Hugin software. SWB prediction accuracy of the expert model is 66,83%, which is significantly different from no information rate of 55,16%. It is slightly lower than the two machine learnt benchmark models. Keywords: Subjective well-being; Bayesian networks Fulltext is available at external website.
Employing Bayesian Networks for Subjective Well-being Prediction

This contribution aims at using Bayesian networks for modelling the relations between the individual subjective well-being (SWB) and the individual material situation. The material situation is ...

Švorc, Jan; Vomlel, Jiří
Ústav teorie informace a automatizace, 2018

Platební regulační mechanismus jako zdroj zvyšování platů ve zdravotnictví
Grim, Jiří
2018 - Czech
Princip zdravotního pojištění předpokládá, že se pacient v případě potřeby obrátí na lékaře, který mu poskytne odbornou pomoc, přičemž výkon lékaře, výdaje za léky a doplňující vyšetření proplácí zdravotní pojišťovna. Výsledkem je spontánní nárůst nákladů zdravotní péče u nás dobře známý z devadesátých let. Je zřejmé, že v systému, ve kterém o poskytnuté zdravotní péči musí rozhodovat lékaři v kontaktu s pacienty a její náklady následně hradí zdravotní pojišťovny, chybí záporná zpětná vazba, která by působila proti růstu nákladů. Důsledkem této hrubé systémové chyby je trvalý tlak na zvyšování výdajů za poskytnutou zdravotní péči a hrozící platební neschopnost nutí zdravotní pojišťovny zavádět regulační opatření k omezení růstu nákladů. The principle of health insurance presupposes that the patient will contact a doctor who will provide him / her with professional help, whereby the doctor, medical expenses and additional examinations are paid by the health insurance company. The result is a spontaneous increase in health care costs well-known in the nineties. It is clear that there is no negative feedback in the system where the healthcare provided must be made by doctors in contact with patients and its costs are being covered by health insurance companies. As a result of this gross systemic error, there is a continuing pressure to increase healthcare spending and imminent insolvency forces the health insurers to introduce regulatory measures to curb the cost increase. Keywords: Medical care; finance; regulation mechanismus Fulltext is available at external website.
Platební regulační mechanismus jako zdroj zvyšování platů ve zdravotnictví

Princip zdravotního pojištění předpokládá, že se pacient v případě potřeby obrátí na lékaře, který mu poskytne odbornou pomoc, přičemž výkon lékaře, výdaje za léky a doplňující vyšetření proplácí ...

Grim, Jiří
Ústav teorie informace a automatizace, 2018

Vyhodnocování grantové soutěže pomocí otevřené expertní databáze
Grim, Jiří
2018 - Czech
Keywords: open expert database; research funding; grants Fulltext is available at external website.
Vyhodnocování grantové soutěže pomocí otevřené expertní databáze

Grim, Jiří
Ústav teorie informace a automatizace, 2018

Gradient Descent Parameter Learning of Bayesian Networks under Monotonicity Restrictions
Plajner, Martin; Vomlel, Jiří
2018 - English
Learning parameters of a probabilistic model is a necessary step in most machine learning modeling tasks. When the model is complex and data volume is small the learning process may fail to provide good results. In this paper we present a method to improve learning results for small data sets by using additional information about the modelled system. This additional information is represented by monotonicity conditions which are restrictions on parameters of the model. Monotonicity simplifies the learning process and also these conditions are often required by the user of the system to hold. \n\nIn this paper we present a generalization of the previously used algorithm for parameter learning of Bayesian Networks under monotonicity conditions. This generalization allows both parents and children in the network to have multiple states. The algorithm is described in detail as well as monotonicity conditions are.\n\nThe presented algorithm is tested on two different data sets. Models are trained on differently sized data subsamples with the proposed method and the general EM algorithm. Learned models are then compared by their ability to fit data. We present empirical results showing the benefit of monotonicity conditions. The difference is especially significant when working with small data samples. The proposed method outperforms the EM algorithm for small sets and provides comparable results for larger sets. Keywords: Bayesian networks; Learning model parameters; monotonicity condition Fulltext is available at external website.
Gradient Descent Parameter Learning of Bayesian Networks under Monotonicity Restrictions

Learning parameters of a probabilistic model is a necessary step in most machine learning modeling tasks. When the model is complex and data volume is small the learning process may fail to provide ...

Plajner, Martin; Vomlel, Jiří
Ústav teorie informace a automatizace, 2018

Appearance Acquisition and Analysis of Effect Coatings
Filip, Jiří; Maile, F. J.
2017 - English
Keywords: effect coatings; appearance capturing; polychromatic; particle orientation Fulltext is available at external website.
Appearance Acquisition and Analysis of Effect Coatings

Filip, Jiří; Maile, F. J.
Ústav teorie informace a automatizace, 2017

Sledování creepových změn na tepelně a mechanicky namáhaném vzorku oceli pomocí akustické emise
Tichavský, Petr
2017 - Czech
Zpráva popisuje data získaná pří experimentu s tepelným a mechanickým namáháním vzorku oceli za účelem detekce creepových změn v materiálu. The report describes the data obtained in the heat and mechanical steel specimen strain experiment to detect creep changes in the material. Keywords: akustika Fulltext is available at external website.
Sledování creepových změn na tepelně a mechanicky namáhaném vzorku oceli pomocí akustické emise

Zpráva popisuje data získaná pří experimentu s tepelným a mechanickým namáháním vzorku oceli za účelem detekce creepových změn v materiálu....

Tichavský, Petr
Ústav teorie informace a automatizace, 2017

Sledování creepových změn na tepelně a mechanicky namáhaném vzorku oceli pomocí akustické emise II
Tichavský, Petr
2017 - Czech
Zpráva popisuje data získaná pří experimentu s tepelným a mechanickým namáháním vzorku oceli za účelem detekce creepových změn v materiálu. Akustická emise byla snímána současně dvěmi snímači. The report describes the data obtained in the heat and mechanical steel specimen experiment to detect creep changes in the material. The acoustic emission was simultaneously recorded from two sensors. Keywords: akustická emise Fulltext is available at external website.
Sledování creepových změn na tepelně a mechanicky namáhaném vzorku oceli pomocí akustické emise II

Zpráva popisuje data získaná pří experimentu s tepelným a mechanickým namáháním vzorku oceli za účelem detekce creepových změn v materiálu. Akustická emise byla snímána současně dvěmi snímači....

Tichavský, Petr
Ústav teorie informace a automatizace, 2017

Analysis of truncated data with application to the operational risk estimation
Volf, Petr
2017 - English
Analysis of operational risk often faces problems arising from the structure of available data, namely of left truncation and occurrence of heavy-tailed loss values. We deal with model given by lognormal dostribution contaminated by the Pareto one and to use of the Cramér-von Mises, Anderson-Darling, and Kolmogorov-Smirnov minimum distance estimators. Analysis is based on MC studies. The main objective is to propose a method of statistical analysis and modeling for the distribution of sum of\nlosses over a given period, particularly of its right quantiles. Keywords: operational risk; statistical analysis; truncated data Fulltext is available at external website.
Analysis of truncated data with application to the operational risk estimation

Analysis of operational risk often faces problems arising from the structure of available data, namely of left truncation and occurrence of heavy-tailed loss values. We deal with model given by ...

Volf, Petr
Ústav teorie informace a automatizace, 2017

Analýza korozního poškození potrubí s proudící párou pomocí akustické emise:\nteoretická východiska a první výsledky
Tichavský, Petr
2017 - Czech
Zpráva popisuje první vysledky analýzy dat akustické emise získané měřením na parovodním potrubí v Atomové elektrárně Jaslovské Bohunice pořízené za účelem zkoumání korozního poškození potrubí. The report describes the first results of the analysis of the acoustic emission data obtained by measuring the steam pipeline at the Jaslovské Bohunice Atomic Power Plant, which was made for the purpose of investigation of corrosion damage to the pipeline. Keywords: acoustic emission Fulltext is available at external website.
Analýza korozního poškození potrubí s proudící párou pomocí akustické emise:\nteoretická východiska a první výsledky

Zpráva popisuje první vysledky analýzy dat akustické emise získané měřením na parovodním potrubí v Atomové elektrárně Jaslovské Bohunice pořízené za účelem zkoumání korozního poškození ...

Tichavský, Petr
Ústav teorie informace a automatizace, 2017

About project

NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web

Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz

Provider

http://www.techlib.cz

Facebook

Other bases