Temat: prior models - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Use of vibroacoustic diagnostics in technical state assessment: Bayesian approach
Wykorzystanie diagnostyki wibroakustycznej w ocenie stanu technicznego metodą Bayesa
Autorzy:: Radkowski, S.
Gumiński, R.
Tematy:: niezawodność
metody bayesowskie
diagnostyka wibroakustyczna
modele aprioryczne
modele aposterioryczne
bispektrum
reliability
Bayesian methods
vibroacoustic diagnosis
prior models
posterior models
bispectrum; Pokaż więcej
Wydawca:: Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/242774.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The goal of the paper is to develop a new method of system operation assessment required for maintaining high level of reliability of complex systems, where the basis of such strategy is procedure relying on the results of comparative research performed with the use of diagnostic models considering the state of developing degradation of their critical elements. To this aim was adopted and presented in this paper a Bayesian probabilistic framework for technical state assessment. The idea is to search for most informational diagnostic signal, by comparing the relative probabilities and utility function for any kind of failure and proper chosen diagnostic experiment. The Bayesian approach is shown. to take into account: 1. the decision analysis with given information -prior analysis; 2. the decision analysis with new information - posterior analysis; 3. the decision analysis with unknown information - pre- posterior analysis. Es example is considered the procedure of updating in material strength testing. The method of solving the problem described in the paper enables foreseeing the subsequent stages of defect development, thus enabling operational decisions to be made in a manner similar to the procedures applied for use of systems designed according to the "damage tolerant"principle.
Celem opracowania jest prezentacja nowej metody oceny funkcjonowania systemu dla zachowania wysokiego poziomu niezawodności złożonego układu. Bazę systemu stanowią rezultaty badań porównawczych z wykorzystaniem modeli diagnostycznych uwzględniających rozwój procesów degradacji krytycznych elementów systemu. W tym celu została adaptowana i przedstawiona w referacie propozycja wykorzystania metody Bayesa w ocenie stanu technicznego. Myślą przewodnią jest poszukiwanie najbardziej informacyjnego sygnału diagnostycznego przez porównanie prawdopodobieństw warunkowych i funkcji użyteczności dla różnych uszkodzeń i odpowiednio wybranych eksperymentów diagnostycznych. Ujęcie bayesowskie jest ukazane w przypadku uwzględnienia: 1. w analizie decyzyjnej informacji apriorycznej; 2. w analizie decyzyjnej dostępu do informacji aposteriorycznej; 3. w analizie decyzyjnej w wariancie dysponowania ,,nieznaną" informacją - analizapreposterioryczna. Jako przykład jest rozważana procedura bayesowskiego uaktualniania za pomocą testowania wytrzymałościowych właściwości materiału. Metoda rozwiązania opisana w pracy pozwala przewidzieć kolejne etapy rozwoju uszkodzenia, co umożliwia podejmowanie decyzji eksploatacyjnych w sposób podobny do procedur zastosowanych w systemach projektowania według zasad "damage tolerant".
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: The Significance of Prior Information in Bayesian Parametric Survival Models
Znaczenie informacji a priori w bayesowskich parametrycznych modelach przeżycia
Autorzy:: Grzenda, Wioletta
Tematy:: survival parametric models
Bayesian inference
prior distribution
MCMC method
unemployment; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/905774.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The Bayesian approach gives the possibility of using in the research additional information that is external to the sample. The primary objective of this paper is to analyse the impact of the prior information on the posterior distribution in Bayesian parametric survival models. In this work the exponential models and Weibull models with different prior distributions have been estimated and compared. The aim of this research is to investigate the determinants of unemployment duration. The models have been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling.
W pracy przedstawiono parametryczne modele przeżycia w ujęciu bayesowskim. Podejście bayesowskie wymaga zadania rozkładów a priori dla szacowanych parametrów modelu. Rozkład a priori parametru jest rozkładem prawdopodobieństwa, który wyraża całą wiedzę badacza o szacowanym parametrze przed sprawdzeniem aktualnych danych. W literaturze przedmiotu często spotyka się nieinformacyjne rozkłady a priori, które wyrażają brak wstępnej wiedzy badacza o szacowanych parametrach modelu. W celu pokazania znaczenia informacji a priori oraz jej wpływu na rozkład a posteriori oszacowano kilka parametrycznych modeli przeżycia przy różnych rozkładach a priori. Przedmiot badań stanowią determinanty długości czasu pozostawania bez pracy.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: On an Improvement of the Model-Based Clustering Method
O pewnej modyfikacji w metodzie taksonomii opartej na modelach mieszanych
Autorzy:: Witek, Ewa
Tematy:: Model-based clustering (MBC)
Gaussian mixture models
EM algorithm
MLE
MAP
BIC
conjugate prior; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/906293.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W artykule przedstawiona została modyfikacja metody taksonomii opartej na modelach mieszanych, w przypadku gdy niemożliwym staje się oszacowanie parametrów modelu za pomocą algorytmu EM. Gdy liczba obiektów przypisanych do klasy jest mniejsza niż liczba zmiennych opisujących te obiekty, niemożliwym staje się oszacowanie parametrów modelu. By uniknąć tej sytuacji estymatory największej wiarygodności zastępowane są estymatorami o największym prawdopodobieństwie a posteriori. Wybór modelu o najlepszej parametryzacji i stosownej liczbie klas dokonywany jest wówczas za pomocą zmodyfikowanej statystyki BIC.
An improvement o f the model-based clustering (MBC) method in the case when EM algorithm fails as a result o f singularities is the basic aim o f this paper. Replacement o f the maximum likelihood (MLE) estimator by a maximum a posteriori (MAP) estimator, also found by the EM algorithm is proposed. Models with different number o f components are compared using a modified version o f BIC, where the likelihood is evaluated at the MAP instead o f MLE. A highly dispersed proper conjugate prior is shown to avoid singularities, but when these are not present it gives similar results to the standard method o f MBC.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "prior models" wg kryterium: Temat