No (1032)
Used filters
(2)
Number of found documents:
1032
Published from
to
An Effective Algorithm to Search Reductions in Compositional Models
Kratochvíl, Václav
2007 - English
Marginalizace multidimenzionálních distribucí reprezentovaných perfektními kompozicionálními modely je mnohem efektivnější než jakýkoli marginalizační proces v bayesovských sítích. Důvod je prostý. Marginalizační algoritmus, zmíněný v tomto článku, využívá informací zakódovaných ve struktuře kompozicionálních modelů, které se v bayseovských sítích musí složitě vypočítat. V tomto článku se zabýváme jednou podsekcí marginalizačního algoritmu - marginalizací redukcí. Je zde představen nový rychlejší způsob hledání redukcí v kompozicionálních modelech. This paper deals with the problem of marginalization of multidimensional probability distributions represented by a compositional model. By the perfect one in this case. From the computational point of view this solution is more efficient than any known marginalization process for Bayesian models. This is because the process mentioned in the paper in a form of an algorithm and takes an advantage of the fact that the perfect sequence models have some information encoded; if can be obtained from the Bayesian networks by an application of rather computationally expensive procedures. One part of that algorithm is marginalization by means of reduction. This paper describe a new faster algorithm to find a reduction in a compositional model.
Keywords:
compositional model; marginalization; reduction
Available at various institutes of the ASCR
An Effective Algorithm to Search Reductions in Compositional Models
Marginalizace multidimenzionálních distribucí reprezentovaných perfektními kompozicionálními modely je mnohem efektivnější než jakýkoli marginalizační proces v bayesovských sítích. Důvod je prostý. ...
Conditional Irrelevance Relation for Belief Functions: Examples
Jiroušek, Radim
2007 - English
V článku je představen další způsob jak definovat relaci podmíněné nezávislosti ve věrohodnostních funkcích. Tento přístup je založen na operátoru, který byl na vrhnut původně pouze pro multidimenzionální modely, operátoru kompozice. Abychom předešli zmatkům s předchozími definicemi, nazýváme tento vztah podmíněnou irelevancí. Vlastnosti tohoto vztahu (relace) jsou ilustrovány množstvím příkladů. The paper presents an additional possibility how to define conditional independence relation for belief functions. The approach is based on the operator of composition originally designed for multidimensional model processing. Not to make confusion with the preceding definitions we call this relation conditional irrelevance. In the paper examples illustrating properties of this relation are presented.
Keywords:
belief function; conditional irrelevance; operator of composition
Available at various institutes of the ASCR
Conditional Irrelevance Relation for Belief Functions: Examples
V článku je představen další způsob jak definovat relaci podmíněné nezávislosti ve věrohodnostních funkcích. Tento přístup je založen na operátoru, který byl na vrhnut původně pouze pro ...
Possibilistic Iterative Proportional Fitting Procedure revisited
Vejnarová, Jiřina
2007 - English
Prace detailnejiji studuje Iterativni proporcionalni fitujici proceduru (parametrizovanou spojitou t-normou) navrzenou v roce 2003. Zvlastni pozornost je venovana jejimu pouziti k reseni posibilistickeho marginalniho problemu. Iterative Proportional Fitting Procedure (parameterized by a continuous t-norm) for computation of multidimensional possibility distributions from its marginals designed in 2003, is discussed in more details. Special attention is paid to its application to possibilistic marginal problem.
Keywords:
Possibility theory; marginal problem; Iterative Proportional Fitting Procedure
Available at various institutes of the ASCR
Possibilistic Iterative Proportional Fitting Procedure revisited
Prace detailnejiji studuje Iterativni proporcionalni fitujici proceduru (parametrizovanou spojitou t-normou) navrzenou v roce 2003. Zvlastni pozornost je venovana jejimu pouziti k reseni ...
O divergenci a fluktuaci proměnných veličin a pravděpodobnostních distribucí
Vajda, Igor
2007 - Czech
O divergenci a fluktuaci proměnných veličin a pravděpodobnostních distribucí
Keywords:
divergence; probability measure
Available at various institutes of the ASCR
O divergenci a fluktuaci proměnných veličin a pravděpodobnostních distribucí
O divergenci a fluktuaci proměnných veličin a pravděpodobnostních distribucí
Geographical Modelling
Klimešová, Dana
2007 - English
Příspěvek je věnován analytickým funkcím GIS, které mohou ve vhodné posloupnosti řešit složité analytické úlohy se široce distribuovanými geografickými faktory. The contribution is devoted to the analytical GIS functions that are able to solve complex spatial problems, landscape elements planning alternatives and applications that require the integrated analysis of multiple geographically distributed factors being used in suitable logical sequence.
Keywords:
verlay operations; connectivity functions; spread and network f; inter-visibility f
Available at various institutes of the ASCR
Geographical Modelling
Příspěvek je věnován analytickým funkcím GIS, které mohou ve vhodné posloupnosti řešit složité analytické úlohy se široce distribuovanými geografickými faktory.
Performance Analysis of Extended EFICA Algorithm
Koldovský, Zbyněk; Málek, J.; Tichavský, Petr; Yannick, D.; Shahram, H.
2007 - English
Tento clanek je doplnkem k clanku "Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non Gaussian Sources." This paper supports the document "Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non Gaussian Sources."
Keywords:
Cramer-Rao Lower Bound; Independent Component Analysis; Blind Source Separation; EFICA Algorithm
Available at various institutes of the ASCR
Performance Analysis of Extended EFICA Algorithm
Tento clanek je doplnkem k clanku "Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non Gaussian Sources."
Decision Making with Imperfect Knowledge Accumulation
Kárný, Miroslav
2007 - English
Je navržen formální základ bayesovského rozhodování při nenarůstajícím rozsahu znalostí Formal basis of Bayesian decision making with non-expanding knowledge accumulation is proposed.
Keywords:
Bayesian decision making; knowledge accumulation
Available at various institutes of the ASCR
Decision Making with Imperfect Knowledge Accumulation
Je navržen formální základ bayesovského rozhodování při nenarůstajícím rozsahu znalostí
An Adaptive Feed-Forward Control
Kárný, Miroslav
2007 - English
V práci je popsán speciální návrh adaptivní dopředné vazby založený na neanticipativní aproximaci optimální anticipativní strategie. Feed-forward controllers are important in a range of control problems. Their importance is obvious in tasks in which potential of feedback control is limited, for instance, in systems with long transportation delays. Formally, their design can be approached by a standard methodology of optimal stochastic control. It can be consistently performed by combining Bayesian learning and dynamic programming. This formal solution can, however, rarely be converted into a computationally feasible algorithms. Thus, various approximations are searched for. The current report deals with a specific type of approximation based on a projection of optimal /emph{anticipating} control strategy to a non-anticipating one. This approximation way suits to the feed-forward control in which the selected system inputs influence the state of the controller but not the system-related data used in the feed-forward loop.
Keywords:
adaptive feed=forward control; approximation
Available at various institutes of the ASCR
An Adaptive Feed-Forward Control
V práci je popsán speciální návrh adaptivní dopředné vazby založený na neanticipativní aproximaci optimální anticipativní strategie.
Image Segmentation Based on Local Noise Variance
Saic, Stanislav; Mahdian, Babak
2007 - English
Je předvedena nová metoda pro detekci zmen variance sumu v digitálním obraze. Na řadě příkladů jsoou uvedeny výstupy metody. New segmentation method detecting changes in noise variance is introduced. Several examples are shown to demonstrate the method’s output.
Keywords:
Digital image; Segmentation; Noise; Tampering
Available at various institutes of the ASCR
Image Segmentation Based on Local Noise Variance
Je předvedena nová metoda pro detekci zmen variance sumu v digitálním obraze. Na řadě příkladů jsoou uvedeny výstupy metody.
Spectral gap for zero processes on graphs
Fajfrová, Lucie
2007 - English
V clanku se ukazuje, jak lze ulohu nalezeni odhadu spektralni mezery pro Zero-range proces na grafu prevest na ulohu hledani spektralni mezery nahodne prochazky na grafu The paper presents a method how the problem of finding a lower bound on the spectral gap for a zero range process on a connected graph could be transformed into the problem of finding a lower bound on spectral gap of a simple random walk on the graph.
Keywords:
particle systems; zero range dynamics; spectral gap
Available at various institutes of the ASCR
Spectral gap for zero processes on graphs
V clanku se ukazuje, jak lze ulohu nalezeni odhadu spektralni mezery pro Zero-range proces na grafu prevest na ulohu hledani spektralni mezery nahodne prochazky na grafu
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
Other bases