Hidden Markov Modelle

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Hidden Markov-Modelle für Einzelmoleküldaten

Hidden Markov-Modelle für Einzelmoleküldaten

Die Frage nach der richtigen Anzahl der versteckten Zustände stellt sich auch hier. Das für diese Frage entwickelte Bayessche Informations Kriterium (BIC) liefert kein Ergebnis. Mögliche Ursachen hierfür werden in Kapitel 3.9 diskutiert. Es werden zwar primär nur zwei Zustände erwartet, prinzipiell müssten sich weitere Zuständen deutlich in den in dieser Arbeit erstmals erzeugten Einzelmoleküldaten bemerkbar machen. Bei sehr unscharfen Zuständen führen zusätzliche Zustände zu einer Verkürzung der ermittelten Verweilzeiten, da sich das HMM bei steigender Zahl von Zuständen eher zusätzliche Zustandswechsel leisten kann. Eine höhere Zahl an Zuständen lässt geringere Varianzen für die Emissionsfunktionen zu, das begünstigt wiederum Stufenwechsel. Je klarer die Stufen voneinander getrennt sind, desto weniger Toleranz bleibt bei der Modellierung der Emissionsfunktionen. Überflüssige Zustände gehen bei solchen Systemen dann tendenziell leer aus, die korrekte Stufenzahl wird offensichtlich. Nicht jedoch hier. Abbildung 46a zeigt, wie sich die aus den Übergangsmatrizen der Hidden Markov Modelle ermittelten Verweilzeiten mit
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Topologieoptimierung phonetischer Hidden-Markov-Modelle mittels Erkennungssimulation

Topologieoptimierung phonetischer Hidden-Markov-Modelle mittels Erkennungssimulation

Multi-Parallele Hidden-Markov-Modelle zur Topologieoptimierung: ein Multi-Paralleles Hidden-Markov Modell, kurz MPP (Multi Parallel Path), ist ein Phonmodell, in dem mindestens zwei voneinander unabh¨angige Topo- logien als separate Zweige, die in Konkurrenz zueinander stehen, gleichzeitig trainiert werden. In (Jay et al., 2001) wird ein MPP mit zwei parallelen Zweigen vorgestellt, um Hidden-Markov-Topologien zur Erkennung von handschriftli- chem Hangul (koreanische Schrift) zu optimieren. Im Gegensatz zum Spracher- kennungsproblem wird in ihrer Arbeit in erster Linie die Zustandsanzahl der jeweiligen HMMs optimiert und auf m¨ogliche Skips nicht eingegangen. Auch weisen ihre optimierten Modelle große Zustandsl¨angen auf, die in der Spra-
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On the application of hidden Markov models for signal decoding in the context of brain computer interfaces

On the application of hidden Markov models for signal decoding in the context of brain computer interfaces

Brain-Computer-Interfaces (BCI) stellen eine direkte Kommunikation zwischen dem mensch- lichen Gehirn und einem Computer her. Auf diese Weise ermöglichen sie die Steuerung von Assistenzgeräten, wie z. B. Rollstühlen oder Prothesen, ausschließlich auf der Basis von Hirnaktivität. Diese Technologie stellt einen enorm vielversprechenden Ansatz für die Unterstützung von Patienten mit schweren körperlichen Beeinträchtigungen dar, wie sie beispielsweise bei Querschnittslähmungen oder als Folge neurologischer Erkrankungen auf- treten. Die zentralen Komponenten eines BCIs befassen sich dabei mit der Messung und Verarbeitung der Hirnsignale. Sie verfolgen das Ziel, die Intention des Nutzers aus dessen Hirnaktivität zu dekodieren um daraus ein Steuersignal für das gewünschte Assistenzsystem zu generieren. Die konkrete Zuordnung einer Intention aus den Daten erfolgt mit Hilfe soge- nannter Klassifikatoren, die in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens eingesetzt werden. Ein bekanntes Anwendungsbeispiel ist die automatische Spracherkennung (ASR), die im Zuge der Verbreitung von Sprachsteuerung in modernen elektronischen Geräten in den letzten Jahren weiter an Bedeutung gewonnen hat. Über die Jahre hat sich dort be- sonders ein Klassifikationsverfahren als Gold-Standard etabliert: die sogenannten Hidden Markov Modelle (HMM). Die exzellente Eignung von HMMs für die ASR begründet sich vor allem durch ihre Eigenschaft, zeitliche Variationen der Signale korrekt beschreiben zu können sowie ihren umfangreichen Möglichkeiten zur Einbeziehung von Vorwissen in die Erkennung—zwei Aspekte, die auch für die Dekodierung von Hirnsignalen große Vorteile versprechen. Dennoch finden sich in der Literatur bislang nur sehr wenige Studien, welche HMM-basierte Ansätze im Kontext der BCI-Signalverarbeitung verfolgten.
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Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette

Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette

Das zentrale Ergebnis zur Konstruktion der unterjährlichen Markov-Kette ist der Satz von Kolmogorov ([3] S.257ff). Dieser Satz besagt, dass zu jedem vorgegebenen System von verträglichen endlich-dimensionalen Randverteilungen ein stochastischer Prozess existiert und das zugehörige Wahrscheinlichkeitsmaß eindeutig ist. Im Anhang wird dargestellt, wie mit diesem Ergebnis aus einer vorgegebenen abzählbaren Menge von stochastischen Matrizen eine Markov-Kette konstruiert werden kann. Daher reicht es zur Konstruktion des unterjährlichen Modells, ausgehend vom jährlichen Modell eine dem unterjährlichen Zeitraster entsprechende abzählbare Menge von stochastischen Matrizen zu definieren. Man erhält das folgende Ergebnis.
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Burkert, F. & Bamler, R.: Graph-Based Analysis of Pedestrian Interactions and Events Using Hidden Markov Models

Burkert, F. & Bamler, R.: Graph-Based Analysis of Pedestrian Interactions and Events Using Hidden Markov Models

The huge amount of surveillance data re- quires automatic or at least semi-automatic in- Summary: In this paper, we present an improved approach for the analysis of pedestrian interaction in crowded and cluttered scenes from aerial image sequences. Related work is limited to the detection of an undeclared abnormal event with regard to the common behaviour or to the detection of speciic simple events incorporating only up to two trajec- tories. In our approach, event detection in pedes- trian groups is done by detecting universal motion interaction patterns between pairs of pedestrians in a graph-based framework. Event detection is per- formed by analyzing the temporal behaviour of the motion interaction, which is represented by edges in the graph, by means of hidden Markov models (HMM). Temporarily disappearing edges in the graph can be compensated by an HMM buffer which internally continues the HMM analysis even if the corresponding pedestrians depart from each other awhile. Experimental results show the poten- tial of our graph-based approach for event detec- tion. The used datasets contain UAV image se- quences in which an instructed pedestrian group simulates meaningful group behaviour and an aeri- al image sequence in which pedestrians approach a soccer stadium.
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Hidden Champions und Stadtentwicklung

Hidden Champions und Stadtentwicklung

In allen Fallstädten wurde die finanzielle Bedeu­ tung der Hidden Champions für die Kommunen betont. Die durch sie generierte Gewerbe- und Einkommenssteuer stellen für die Kommunen eine finanzielle Basis zur Erfüllung kommunaler Aufga­ ben sowie freiwilliger Aktivitäten dar. Damit ein­ hergehend sehen es die betrachteten Städte als ihre Aufgabe, ein wirtschaftsfreundliches Umfeld zu schaffen. Dies zeigt sich z. B. in Schierling an­ hand des Preises ‚Wirtschaftsfreundliche Kom­ mune‘ (2015 vom Land Bayern ausgezeichnet) oder in der Verleihung des Signets ‚Partner des Marktes Schierling‘. In Bad Berleburg wird zudem ‚Wirtschaft und Arbeit‘ als oberste Priorität im ak­ tuellen Leitbild Bad Berleburg 2030 gelistet. Mit der wirtschaftlichen Entwicklung einher geht die Entwicklung der Infrastruktur sowohl auf loka­ ler als auch regionaler Ebene. Dies betrifft neben dem straßen- und schienengebundenen Verkehr, der für Unternehmen und Bevölkerung gleicher­ maßen wichtig ist, auch die digitale Infrastruktur. Unternehmen und Unternehmensverbände können hier ungeachtet von partei- und regionalpoliti­ schen Interessen Lobbyarbeit betreiben, die der Verwaltung manchmal nicht möglich ist. Renom­ mee und Ansehen der Unternehmen nutzen auch dem jeweiligen Standort auf übergeordneten Ebe­ nen, z. B. hinsichtlich Messeauftritten der Unter­ nehmen oder Besuchen hochrangiger politischer
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Identification of Lane-Change Maneuvers in Real-World Drivings with Hidden Markov Model and Dynamic Time Warping

Identification of Lane-Change Maneuvers in Real-World Drivings with Hidden Markov Model and Dynamic Time Warping

Abstract— For the introduction of new automated driving functions, the systems need to be verified extensively. A scenario-driven approach has become an accepted method for this task. But, to verify the functionality of an automated vehicle in the simulation in a certain scenario such as a lane-change, relevant characteristic of scenarios need to be identified. That, however, requires to extract these scenarios from real-world drivings accurately. For that purpose, this work proposes a novel framework based on a set of unsupervised learning methods to identify lane-changes on motorways. To represent various types of lane-changes, the maneuver is split up into primitive driving actions with a Hidden Markov Model (HMM) and Divisive Hierarchical Clustering (DHC). Based on this, lane-change maneuvers are identified using Dynamic Time Warping (DTW). The presented framework is evaluated with a real-world test drive and compared to other baseline methods. With a F 1 score of 98.01% in lane-change identification, the presented approach shows promising results.
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Hidden stories in monologues

Hidden stories in monologues

Summing up, the distinguishability of the element "decision (...) happened" is linguistic in character and lies in the fact that the narrator speaks of her own life decisions as if they were independent of her (Conclusion 1a). She says so because she does not really believe that this decision will become the desired turning point in her life (Conclusion 1b). She is skeptical in particular about, and therefore devalues, such aspects of her decision as the possibility of organizing her inner, personal and professional life, including her hobby (Conclusion 1c). [35] The above interpretative conclusions contain only part of the hidden content necessary to reconstruct the hidden story. In order to disclose the remaining part, we need to analyze and interpret other out-of-key elements in an analogous manner. We assume that the more frequently interpretative conclusions are semantically consistent with each other, the greater their credibility. Our
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Hidden Markov Models with Generalised Emission Distribution for the Analysis of High-Dimensional, Non-Euclidean Data

Hidden Markov Models with Generalised Emission Distribution for the Analysis of High-Dimensional, Non-Euclidean Data

Hidden Markov models (HMM) are tremendously popular for the analysis of sequential data, such as biological sequences, speech recognition as well as ges- ture recognition. However, since the method has got some limitations, that is mainly the restrictive emission distribution assumption in each hidden state, a generalised extension of the ordinary HMM is introduced. The method proposed in this work aims to overcome this limitation through adapting the multivari- ate Gaussian density so it can handle data obtained from non-Euclidean metric space. The generalised emission distribution is only dependent on the pairwise distances of all observations and no longer on a center of mass nor a variance term. We show that our method performs as good as the original HMM in many scenarios and even outperforms it in a certain non-Euclidean data situation. In addition we apply the method to ChIP-chip data in order to find out whether or not we can determine distinct gene classes that can be distinguished by different transcription state sequences.
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Markov or not Markov - this should be a question

Markov or not Markov - this should be a question

The power of convergence regressions with respect to both describing comparative income growth processes in the period of analysis, and assessing the validity of neoclassical growth theory has been discussed extensively in the literature. Quah (1993a), and Durlauf and Quah (1999), e.g., have seriously challenged these approaches for several reasons. One reason is that the regression parameter of interest is biased towards convergence due to Galton’s fallacy. Another reason is that convergence regressions cannot discriminate between neoclassical growth theory and alternative theoretical approaches, some of which having completely different implications. As a consequence, it may be useful to refrain from identifying the ‘law of convergence’, and from making inferences about the future on that basis. Just describing what happened in the past by switching to the concept of σ - convergence may be more appropriate. The evolution of the standard deviation, or of the coefficient of variation, is a reliable, unbiased indicator of convergence during the period of interest (Friedman 1992), provided the income distribution under consideration is normal, which can be tested for. The power of the Markov chain approach, by contrast, has not yet been debated seriously. 2 The underlying statistical assumptions, namely the Markov property and time-invariance have just been taken for granted in empirical investigations so far. This is all the more surprising as the assumptions are quite restrictive, and as appropriate statistical tests are available in principle. The present paper will recall and illustrate a few test statistics that allow for assessing the reliability of the estimates and, in particular, of the stationary income distribution. Section 2 briefly sketches the Markov chain approach, and discusses relevant tests of the Markov property, of spatial independence, and of homogeneity of the estimated transition probabilities across space and time. Section 3 illustrates the tests by analyzing the evolution of the income distribution across the 48 coterminous U.S. states from 1929 to 2000. Section 4 concludes.
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Dividend maximization in hidden Markov models and analysis of associated stochastic differential equations / eingereicht von: Michaela Szölgyenyi

Dividend maximization in hidden Markov models and analysis of associated stochastic differential equations / eingereicht von: Michaela Szölgyenyi

In this chapter we extend the model presented in Chapter 2. We model the surplus process of the insurance portfolio as a Brownian motion with drift. The drift is assumed to be driven by an underlying Markov chain, the current state of which is assumed to be unobservable under the available information. In contrast to Chapter 2, where the setup was Bayesian, i.e., the underlying Markov chain was not allowed to change its state, we allow for regime shifts. It is of certain interest on the one hand to allow for changes in the economic environment and on the other hand it is realistic that the current state of the economy is not exactly known. This is because the drift of a diffusion cannot be estimated satisfactorily, see [54, Chapter 4.2] – even more if shifts are allowed. Thus allowing for uncertainty extends [62] into a more practically relevant direction.
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Fast, sensitive protein sequence searches using iterative pairwise comparison of hidden Markov models

Fast, sensitive protein sequence searches using iterative pairwise comparison of hidden Markov models

We employ two sequence search methods to multiply link OMBB s from known groups with each other. The first method, HH search (see section 2.4.3), is based on the pairwise com- parison of profile hidden Markov models ( HMM s) and has been successfully applied by many groups for protein function and structure predictions. The dataset is derived from SCOP 1.73 1 (Murzin et al., 1995), filtered to a maximum pairwise sequence identity of 25% ( SCOP 25). SCOP is a database of protein domains with known structure, hierarchically or- dered by class, fold, superfamily, and family. We added the sequences of the OMBB s VDAC1 (Ujwal et al., 2008), FhaC (Clantin et al., 2007), and PapC (Remaut et al., 2008), which were not yet contained in SCOP v1.73. The resulting “ SCOP 25+ OMBB ” database contains 7767 proteins, out of which 23 are single-chain OMBB sequences (Table 7.1). A profile HMM was built for each of the SCOP 25+ OMBB sequences using the BUILDALI.PL script with default parameters. The 23 representative OMBB s were compared with the SCOP 25+ OMBB database using HH search (v1.5.0). We used default parameters but switched off the secondary struc- ture scoring to ensure that the matches are not ranked according to a superficial similarity of the predicted secondary structure. We then analyzed which representative OMBB sequences were found before the first to fifth non- OMBB sequence.
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An analysis and implementation of the hidden Markov model to technology stock prediction

An analysis and implementation of the hidden Markov model to technology stock prediction

3.3. Model Selection Choosing a number of hidden states for the HMM is a critical task. We first use two standard criteria: the AIC and the BIC to examine the performances of HMM with different numbers of states. The two measures are suitable for HMM because, in the model training algorithm, the Baum–Welch algorithm, the EM method was used to maximize the log-likelihood of the model. We limit numbers of states from two to four to keep the model simple and feasible for stock prediction. The AIC and BIC are calculated using the following formulas, respectively:

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Gleitlager - hidden champions?

Gleitlager - hidden champions?

Diese interessante Beobachtung der Auto- ren korreliert mit aktuellen Forschungs- ergebnissen, die zum Teil sogar tief im Mischreibungs- gebiet einen sich.eren Betrieb von Gle[r]

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Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette - Eine Verallgemeinerung des linearen Ansatzes

Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette - Eine Verallgemeinerung des linearen Ansatzes

Das Schicksal einer Person wird mithilfe einer inhomogenen Markov-Kette auf Basis der in Deutschland in der Pensionsversicherungsmathematik üblicherweise verwendeten Sterbetafeln – auch Richttafeln genannt – (vgl. [4]) modelliert. Mögliche Zustände sind dabei „Arbeitnehmer/in aktiv“, „Arbeitnehmer/in ausgeschieden“, „Bezieher/in einer Invalidenrente“, „Bezieher/in einer Altersrente“ und „Bezieher/in einer Hinterbliebenenrente“. Die Übergangswahrscheinlichkeiten der Markov-Kette ergeben sich aus den biometrischen Rechnungsgrundlagen der Richttafeln. Dabei handelt es sich um eine Generationentafel, d.h. die Wahrscheinlichkeiten hängen nicht nur von Geschlecht und Alter, sondern auch vom Geburtsjahrgang ab (vgl. [4]). Die unterjährlichen Übergänge werden mithilfe der in Kapitel 3 definierten Partialsummen modelliert. Analog zum Fallbeispiel Pensionsversicherungs- mathematik aus [11] werden davon abweichend die Wahrscheinlichkeiten für den Übergang in den Zustand „Bezieher/in von Altersrente“ nicht unterjährlich verteilt, sondern es wird davon ausgegangen, dass der Übergang exakt im Endalter erfolgt. Dies entspricht der Modellierung im Modell der Richttafeln.
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Visuelle Modelle

Visuelle Modelle

wissenschaftlicher Objektivität gerückt werden soll. Die verblüffende Ironie der praktischen Analysen Careys besteht aber in der Tatsache, dass er die Geschichte einer mobilen Erde gerne anders geschrieben hätte, als Wegener dies noch vorge- sehen hatte. Nach seiner Auffassung müsste man den Mechanismus der Konti- nentalverschiebungen, wie oben bereits kurz erwähnt, mit der Expansionstheorie erklären, die besagt, dass der Erdradius sich stetig vergrößert hat und dies auch noch nach wie vor geschieht. Wenn die Kontinente demnach einst vereint waren, dann liegt dies nach Careys Auffassung daran, dass die Erde einen sehr viel kleineren Radius besessen hat und die Erdkruste somit einst die gesamte Fläche der Erdsphäre bedecken konnte. Die Separation der Kontinente und die Entste- hung der Ozeane wird demnach mit einem Anwachsen des Erdradius erklärt. Wichtig für die Diskussionen um die Drifttheorie ist aber an dieser Stelle, dass das Modell der Korrelation sich in den vorgestellten Arbeiten Careys einzig auf morphologische Korrelationen beschränkte und die Expansion des Erdradius so- mit kein explizites Element der Modellierung war. Ähnlich wie im Falle Longwells kommt man einmal mehr nicht umhin festzustellen, dass jede visuelle Korrelation hochgradig ambivalenten Status besitzt, da stets mannigfaltige Interpretationen an die visuellen Modelle herangetragen werden können. Als Abstraktion von Wirklichkeit können notwendigerweise nicht alle Elemente Eingang in die visu- elle Modellierung finden, die zu einer zwingend eindeutigen Interpretation füh- ren könnten. Die Verteidiger der Kontinentaldrift zeigten sich aber dennoch von Careys »visuellen Evidenzen« beeindruckt. Der Geophysiker Edward Bullard staunte über Careys neue visuelle Befunde. 36 Gemeinsam mit seinen beiden Kol-
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Prozedurale Modelle

Prozedurale Modelle

Durch die festgelegte Auflösung des Bildes geht einer der Vorteile der prozeduralen Modelle verloren: Der Betrachter sieht ab einem Punkt keine weiteren Details mehr. Gemildert werden kann dies durch Detail -Texturen. Hierbei werden ähnlich der Basisfunktionen mehrere Texturen summiert, wobei die Detail-Textur erst von nahen sichtbar ist und kachelbar ist, d.h. nahtlos aneinander gelegt werden kann.

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Zu einer Unschärferelation der Modelle. Präzision und Produktivität mehrdeutiger Modelle in der Gestaltung

Zu einer Unschärferelation der Modelle. Präzision und Produktivität mehrdeutiger Modelle in der Gestaltung

Insbesondere weisen die beiden hier dargestellten Formen von Unbestimmtheit Gemeinsam- keiten und Unterschiede auf. Ein Unterschied besteht darin, dass die Unbestimmtheit von Leonardos Skizze sichtbar ist, während sie bei dem für zuverlässig gehaltenen Modell verborgen bleibt. Der partielle Kontrollverlust kann in der Skizze produktiv werden, weil er unübersehbar ist und daher ins Kalkül gezogen wird. Bei dem scheinbar guten Modell kann der Kontrollverlust als ein Hemmnis auftreten, weil er sich dem Blick entzieht und daher unbemerkt sein Unwesen treibt. Bringt man ihn durch kritische Distanzierung wieder ins Spiel, so kann auch die Unbe- stimmtheit der zuverlässig gehaltenen Modelle produktiv gemacht werden.
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Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette - Eine Verallgemeinerung des linearen Ansatzes

Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette - Eine Verallgemeinerung des linearen Ansatzes

Die in den Wirtschaftswissenschaften verwendeten Modelle basieren oft auf jährlichen Beobachtungen und werden daher i.d.R. zunächst als stochastische Prozesse in diskreter Zeit modelliert, bei denen der Abstand zwischen zwei Zeitpunkten als ein Jahr interpretiert wird. Die Modelle werden anschließend verfeinert und bei unterjährlichen Fragestellungen angewendet. Ein Beispiel dafür ist die Modellierung von Zahlungsströmen in der Finanz- und in der Versicherungs- mathematik. Die Zahlungen im Kontext von Banken und Versicherungen erfolgen in der Praxis, z.B. bei Rentenzahlungen oder bei der Tilgung eines Kredits, meist unterjährlich (z.B. monatlich oder quartalsweise).
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Das Hidden Photon-Nachweisexperiment ’SHIPS’

Das Hidden Photon-Nachweisexperiment ’SHIPS’

Photonen or Paraphotons. These gauge bosons interact just marginally with Standard Model matter. But an interaction with ordinary photons can be generated by means of the so-called kinetic mixing. These flavour changings from photons are the only way to produce HPs. This interaction is generated by heavy particles carrying both, Standard Model and hidden charge. It is possible - as assumed for the Solar Hidden Photon Search (SHIPS), that the mass of the Hidden Photon can be placed in the sub-eV energy range (∼ 3 meV). Theory is less constraining here. Such a Hidden Photon would be know as a Weakly Interacting Slim Particle (WISP). Owing to the fact that hidden and ordinary photon mix kinetically, an experimental HP verification becomes possible indirectly due to HP to photon transformation and detecting these photons. But no Hidden Photon was discovered as yet. However, limits on the HP parameters (mixing angle and HP mass) could be generated by various experiments and by theoretical considerations.
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