Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Modeling of the process of technological breakdown

Markulak Radosław, Skarupski Marek

Mathematica Applicanda

|

2020

|

Vol. 48, no. 2

173--189

EN

Based on the historical data gathered in one of the wind farms, a mathematical model was created to predict the relationship between wind speeds and the amount of energy obtained. The theory of Hidden Markov Models, which were used in the study of the wind farm production process has found an application to carry out a detailed analysis. Simulations (implemented in Python language of programming) of forward-backward procedure, Viterbi algorithm, and Baum-Welch algorithm allowed us to answer a few key questions about the probability of obtaining a satisfactory sequence of observations emitted during the operation of the turbine. The whole has translated into the possibility of determining the availability coefficient of the wind farm system, which gives full information about the efficiency of the technological process. This factor can be used to prevent the occurrence of a process failure, and thus to efficiently improve its operation.

PL

Na podstawie danych historycznych zebranych w jednej z farm wiatrowych stworzono model matematyczny do przewidywania zależności między prędkością wiatru a ilością uzyskanej energii. Teoria ukrytych modeli Markowa, które posłużyły do badania procesu produkcji energii elektrycznej, znalazła zastosowanie do przeprowadzenia szczegółowej analizy danych. Symulacje (realizowane w języku Python) procedury forward-backward, algorytmu Viterbiego oraz algorytmu BaumaWelcha pozwoliły odpowiedzieć na kilka kluczowych pytań dotyczących prawdopodobieństwa uzyskania zadowalającej sekwencji obserwacji emitowanych podczas pracy turbiny. Całość przełożyła się na możliwość określenia współczynnika dostępności systemu farm wiatrowych, co daje informację o efektywności procesu technologicznego. Czynnik ten można wykorzystać, aby zapobiec wystąpieniu awarii procesu, a tym samym skutecznie usprawnić jego działanie.

2

Towards the automatic acoustical avian monitoring system

Wielgat R., Król D., Potempa T., Kozioł P., Lisowska-Lis A.

Tarnowskie Colloquia Naukowe. Nauki Techniczne i Ścisłe

|

2017

|

T. 4, nr 3

17--38

EN

One of the crucial aspects of the environmental protection is continuous monitoring of environment. Specific aspect is estimation of the bird species population. It is particularly important for bird species being in danger of extinction. Avian monitoring programs are time and money consuming actions which usually base on terrain expeditions. Certain remedy for this can be automatic acoustical avian monitoring system, described in the paper. Main components of the designed system are: digital audio recorder for bird voices acquisition, computer program automatically recognizing bird species by its signals emitted (voices or others) and object-relational database accessed via the Internet. Optional system components can be: digital camera and camcorder, bird attracting device, wireless data transmission module, power supply with solar panel, portable weather station. The system records bird voices and sends the recordings to the database. Recorded bird voices can be also provoked by the attracting device. Application of wireless data transmission module and power supply with solar panel allows long term operation of digital sound recorder in a hard accessible terrain. Recorded bird voices are analysed by the computer program and labelled with the automatically recognized bird species. Recognition accuracy of the program can be optionally enhanced by an expert system. Besides of labelled sound recordings, database can store also many other information like: photos and films accompanying recorded bird voices/ sounds, information about localization of observation/ recordings (GPS position, description of a place of an observation), information about bird features and behaviour, meteorological information, etc. Database on the base of geographical/ geological digital maps can generate actual maps of bird population (presence, number of individuals of each species). Moreover data-base can trigger alerts in case of rapidly decreasing bird population. It is also possible to obtain new knowledge about bird species with data mining methods. The paper presents collected data on observed bird species (audio recordings, photos and films) as well as results of experiments testing particular components of the automatic acoustical avian monitoring system.

3

FPGA implementation of logarithmic versions of Baum-Welch and Viterbi algorithms for reduced precision hidden Markov models

Pietras M., Klęsk P.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2017

|

Vol. 65, nr 6

935--946

EN

This paper presents a programmable system-on-chip implementation to be used for acceleration of computations within hidden Markov models. The high level synthesis (HLS) and “divide-and-conquer” approaches are presented for parallelization of Baum-Welch and Viterbi algorithms. To avoid arithmetic underflows, all computations are performed within the logarithmic space. Additionally, in order to carry out computations efficiently – i.e. directly in an FPGA system or a processor cache – we postulate to reduce the floating-point representations of HMMs. We state and prove a lemma about the length of numerically unsafe sequences for such reduced precision models. Finally, special attention is devoted to the design of a multiple logarithm and exponent approximation unit (MLEAU). Using associative mapping, this unit allows for simultaneous conversions of multiple values and thereby compensates for computational efforts of logarithmic-space operations. Design evaluation reveals absolute stall delay occurring by multiple hardware conversions to logarithms and to exponents, and furthermore the experiments evaluation reveals HMMs computation boundaries related to their probabilities and floating-point representation. The performance differences at each stage of computation are summarized in performance comparison between hardware acceleration using MLEAU and typical software implementation on an ARM or Intel processor.

4

Wykorzystanie ukrytych modeli Markowa przy weryfikacji tożsamości na podstawie asymetrii twarzy

Kubanek M., Smorawa D.

Studia i Materiały / Europejska Uczelnia Informatyczno-Ekonomiczna w Warszawie

|

2013

|

Nr 1(5)

15-39

PL

Praca dotyczy wykorzystania cech biometrycznych, wynikających z wyglądu twarzy, do celów weryfikacyjnych. Opisano w niej różne metody doboru i analizy cech podczas rozpoznawania twarzy. Zamieszczony opis zawiera przede wszystkim możliwość analizy, a w późniejszych etapach – weryfikacji tożsamości na podstawie cech asymetrycznych twarzy. Zaproponowano nową metodę weryfikacji na podstawie wyznaczonych punktów charakterystycznych, bazującą na odpowiednim zakodowaniu informacji o asymetrii twarzy w postaci wektorów obserwacji i rozpoznawaniu z wykorzystaniem ukrytych modeli Markowa.

EN

The research refers to making use of biometrical features, beeing result of the look of the face, for the verification purposes. Different methods of collecting and analysing of features during face recognition, have been described. Presented description conveys first of all the analyse possibility and in the further stages – identity verification on the basis of face assymetry. The new method of verification has been proposed, taking into account chosen characteristic poins, being based on proper information code concerning face assymetry, represented by both – observation vectors and recognition, with the use of hidden Markow’s models.

5

Hybrid of neural networks and hidden Markov models as a modern approach to speech recognition systems

Sokólski P., Rutkowski T.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2013

|

R. 17, nr 2

449-455

EN

The aim of this paper is to present a hybrid algorithm that combines the advantages of artificial neural networks and hidden Markov models in speech recognition for control purposes. The scope of the paper includes review of currently used solutions, description and analysis of implementation of selected artificial neural network (NN) structures and hidden Markov models (HMM). The main part of the paper consists of a description of development and implementation of a hybrid algorithm of speech recognition using NN and HMM and presentation of verification of correctness results.

PL

Celem artykułu jest przedstawienie algorytmów hybrydowych łączących zalety sztucznych sieci neuronowych i ukrytych modeli Markowa w zastosowaniach rozpoznawania mowy dla potrzeb sterowania. W zakres opracowania wchodzi przegląd stosowanych obecnie rozwiązań, opis i analiza implementacji wybranych struktur sieci neuronowych (NN) oraz ukrytych modeli Markowa (HMM). Główną część artykułu stanowi opis opracowywania hybrydowego algorytmu rozpoznawania mowy wykorzystującego NN i HMM oraz prezentacja wyników weryfikacji poprawności działania.

6

A novel text classification problem and its solution

Zadrożny S., Kacprzyk J., Gajewski M., Wysocki M.

Czasopismo Techniczne. Automatyka

|

2013

|

R. 110, z. 4-AC

7--16

EN

A new text categorization problem is introduced. As in the classical problem, there is a set of documents and a set of categories. However, in addition to being assigned to a specific category, each document belongs to a certain sequence of documents, referred to as a case. It is assumed that all documents in the same case belong to the same category. An example may be a set of news articles. Their categories may be sport, politics, entertainment, etc. In each category there exist cases, i.e., sequences of documents describing, for example evolution of some events. The problem considered is how to classify a document to a proper category and a proper case within this category. In the paper we formalize the problem and discuss two approaches to its solution.

PL

W artykule proponuje się nowe zadanie kategoryzacji dokumentów tekstowych. Podobnie jak w zadaniu klasycznym rozważa się zbiór dokumentów tekstowych i zbiór kategorii. W odróżnieniu od zadania klasycznego, dokumenty są przypisane nie tylko do kategorii, ale również do określonej sekwencji dokumentów w ramach danej kategorii, zwanej sprawą. Zakłada się, że wszystkie dokumenty danej sprawy należą do tej samej kategorii. Przykładem może być kolekcja wiadomości prasowych. Mogą one należeć do kategorii takich, jak sport, polityka, rozrywka itp. W ramach każdej kategorii występują sekwencje wiadomości (sprawy) opisujące np. rozwój pewnych zdarzeń. Zadanie polega więc na zaklasyfikowaniu dokumentu do właściwej kategorii i właściwej sprawy w jej ramach. W artykule formalnie definiuje się nowe zadanie kategoryzacji i proponuje się dwa podejścia do jego rozwiązania.

7

Using hidden Markov models in signature recognition process

Doroz R., Wróbel K.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2012

|

Vol. 21

75--84

EN

This paper presents a method of recognition of handwritten signatures with the use of Hidden Markov Models (HMM). The method in question consists in describing each signature with a sequence of symbols. Sequences of symbols were generated on the basis of an analysis of local extremes determined on diagrams of dynamic features of signatures. For this purpose, the method proposed by G.K. Gupta and R.C. Joyce has been modified. The determined sequences were then used as input data for the HMM method. The studies were conducted with the use of the SVC2004 database. The results are competitive in relation to other methods known from the literature.

8

Ewolucyjne metody uczenia ukrytych modeli Markowa

Figielska E.

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki

|

2011

|

nr 5

63--74

PL

Ukryte modele Markowa stanowią narzędzie modelowania statystycznego wykorzystywane do analizy i przewidywania zjawisk o charakterze sekwencji zdarzeń występujących na przykład w rozpoznawaniu mowy i gestów oraz modelowaniu sekwencji biologicznych. Aby ukryty model Markowa mógł z powodzeniem zostać zastosowany w praktyce, konieczne jest określenie jego topologii i wyznaczenie wartości jego parametrów. Istniejące metody klasyczne nie zawsze są zdolne do dostarczenia wystarczająco dobrych modeli. Dlatego też, w ostatnich latach obserwuje się wzrost zainteresowania możliwością stosowania innych technik, zwłaszcza opartych na mechanizmach stochastycznych. W artykule przedstawione są sposoby wykorzystania w procesie budowy ukrytych modeli Markowa metod ewolucyjnych. Przeprowadzona jest również ocena jakości otrzymywanych w ten sposób modeli.

EN

Hidden Markov models (HMMs) are a statistical tool for analyzing and modeling time-series data. They have been successfully used in many areas requiring time-series analysis for example in speech recognition, DNA sequence analysis or forecasts of stock prices. To use a HMM in practice, the topology and the values of its parameters have to be determined. The existing classical methods for HMM training are not always able to provide sufficiently good models. Therefore, in recent years, we observe an increasing interest in developing other methods for HMM training, especially ones involving evolutionary mechanisms. This paper presents how evolutionary methods can be used to build HMMs. The quality of the obtained in this way HMMs is also discussed.

9

Ukryte modele Markowa jako metoda eksploracji danych tekstowych

Mazurek M.

Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

|

2010

|

nr 6

27-31

PL

W eksploracji danych tekstowych z dużym powodzeniem stosuje się probabilistyczne modele dokumentów. W artykule przedstawiony został jeden z podstawowych, dla tej dziedziny informatyki, sposobów reprezentacji dokumentu za pomocą ukrytych modeli Markowa. Przedstawiono definicję ukrytego modelu Markowa oraz sposób wyznaczenia podstawowych wielkości związanych z wykorzystaniem tego modelu, takich jak prawdopodobieństwo wystąpienia obserwowanej sekwencji symboli (słów), wyszukanie najbardziej prawdopodobnej sekwencji stanów procesu, czy też formuły reestymacji parametrów modelu używane w procesie uczenia modelu.

EN

In the text mining applications probabilistic models of document are widely used. In this paper the Hidden Markov Models were described as a fundamental method for text processing. Definition of the HMM was presented and the algorithms to find parameters of the model. Some of the possible applications of HMM were suggested.

10

Selection of parameters of HMM

Bobulski J.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2009

|

R. 55, nr 10

844-846

EN

Hidden Markov models are widely applied in data classification. They are used in many areas. The choice of parameters of HMM is very important because of efficiency of whole identification system. Individual parameters should be matched individually for each system in the experiment way.

PL

Ukryte modele Markowa (ang. Hidden Markov Models - HMM) są szeroko stosowane do klasyfikacji danych w wielu dziedzinach, np. w biometryce do rozpoznawania twarzy lub głosu, rozpoznawania obrazów i dźwięku. Pozwala to na budowanie skutecznych systemów kontroli dostępu do zasobów oraz systemów identyfikacji/autoryzacji osób. Każde z tych zastosowań wymaga specyficznego podejścia do problemu i odpowiedniego zaprojektowania HMM. Dobór Parametrów HMM jest bardzo ważny ze względu za skuteczność systemu identyfikacji. Poszczególne parametry powinny być dobierane indywidualnie dla każdego systemu w sposób eksperymentalny, a badania powinny być przeprowadzone na reprezentatywnej liczbie wzorców. Najważniejszym problemem w projektowaniu systemów opartych o HMM jest wybór architektury modelu, czyli topologii oraz liczby stanów i obserwacji. Wpływ na te parametry ma złożoność i zróżnicowanie danych- sygnałów wejściowych. W przypadku topologii do dyspozycji mamy modele ergodyczne lub left-right. Natomiast przy doborze liczby stanów i obserwacji uwzględniamy typ sygnału wejściowego. Im bardziej złożony i różnorodny, tym te wartości powinny być większe. Należy jednak pamiętać, że im więcej stanów i obserwacji wybierzemy, tym czas estymacji parametrów i czas testowania wydłuży się wykładniczo. Ponadto istnieje granica, powyżej której system nie będzie wykazywał większej skuteczności.

11

Digital Speech Signal Parameterization by Mel Frequency Cepstral Coefficients and Word Boundaries

Niewiadomy D., Pelikant A.

Journal of Applied Computer Science

|

2007

|

Vol. 15, nr 2

71-81

EN

The article presents implementation of Isolated Word Boundaries Recognition Algorithm and Mel Frequency Cepstral Coefficients Acquisition Algorithm. The first algorithm enables application to reduce unnecessary data processing. The second algorithm generates vectors of coefficients that are used in automatic speech recognition and sound classification.

12

Zastosowanie metod grupowania sekwencji czasowych w rozpoznawaniu mowy na podstawie ukrytych modeli Markowa

Pałys T.

Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki

|

2006

|

R. 12, nr 23

113-127

PL

Artykuł dotyczy problemu tworzenia ukrytych modeli Markowa na podstawie zarejestrowanych wypowiedzi. Kluczowym problemem jest tu wyznaczenie zbioru stanów modelu Markowa. Przyjęto, że stany modelu są określone przez skupienia obserwacji. Skupienia te można uzyskać drogą grupowania sekwencji obserwacji sygnału mowy.

EN

A problem of hidden Markov models formation on the basis of recorded speech is considered in this paper. The key issue is the designation of a Markov model set. The assumption is that each HMM state is associated with clusters of observations. The clusters may be obtained by gathering of observations sequences for a speech signal.

13

The method of user's identification using the fusion of wavelet transform and hidden Markov Models

Bobulski J.

Computing, Multimedia and Intelligent Techniques

|

2005

|

Vol. 1 nr 1

173-179

EN

The work concerns creation of the original FaMar method of user's identification on the basis of the frontal facial image, in which the fusion of Wavelet Transformation (WT) and Hidden Markov Models (HMM) are used for the three parts of face (eyes, nose, mouth); the decision is made on the basis of the sum maximalisation of likelihood of generating of the models observation.

14

Tagowanie i dezambiguacja morfosyntaktyczna : przegląd metod i oprogramowania

Dębowski Ł.

Prace Instytutu Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk

|

2001

|

Nr 934

1-31

PL

Przedstawiono aktualne metody i dostępne oprogramowanie do automatycznego tagowania i uczenia się tagerów. Omówiono skuteczność zastosowań przedstawionych metod i oprogramowania do dezambiguacji morfosyntaktycznej tekstów w językach naturalnych.

EN

We present state-of-the-art methods and available software for automatic tagging and tagger learning. Furthermore, we discuss applicability of presented methods and software for morphosyntactic disambiguation of texts in natural languages.