Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Bayesian neural networks and Gaussian processes in identification of concrete properties

100%

Słoński M.

Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences

|

2011

|

tom Vol. 18, no. 4

291-302

EN

This paper gives a concise overview of concrete properties prediction using advanced nonlinear regression approach and Bayesian inference. Feed-forward layered neural network (FLNN) with Markov chain Monte Carlo stochastic sampling and Gaussian process (GP) with maximum likelihood hyperparameters estimation are introduced and compared. An empirical assessment of these two models using two benchmark problems are presented. Results on these benchmark datasets show that Bayesian neural networks and Gaussian processes have rather similar prediction accuracy and are superior in comparison to linear regression model.

2

Wybrane problemy diagnostyki z wykorzystaniem metod bayesowskich

84%

Jaźwiński J. , Grabski F.

|

tom Vol. 53, nr 5

19-31

PL

W latach 1996-1999 realizowany był grant pod kierownictwem profesora Franciszka Grabskiego nt. "Estymacja bayesowska parametrów i charakterystyk niezawodności na przykładzie systemu transportu lotniczego i morskiego" (nr OT 00A03412). Niektóre wyniki uzyskane w grancie zostały opublikowane w książce: "Metody bayesowskie w niezawodności i diagnostyce", WKiŁ, Warszawa 2001. Niniejsza publikacja ujmuje niektóre problemy z tej książki. W pracy sformułowano pojęcia takie jak: stan obiektu, stan awaryjny, czas ekspozycji, współczynnik pokrycia. Pojęcia te charakteryzują obiekt podlegający diagnozie. Następnie rozważono problemy rozpoznania i ich charakterystyki. Sformułowano pojęcie klasy. Rozważono diagnostykę logiczną i wskazano na zbieżność diagnoz z pojęciem klas. Do wyznaczenia przynależności do klas zastosowano metody bayesowskie.

EN

ln the 1996-1999 under leadership of prof. Franciszek Grabski has been realised the grant named "Bayesian estimation of reliability parameters and characteristics on the example air and sea systems of transport". Some of the results obtained in the grant were published in the book " Bayesian methods in reliability and diagnosis". The presented here publication contains some of the problems from that book. In the work such concepts like: the state of an object, the state of break down, exposure time, factor of covering are defined. These concepts describe an object under diagnosis. The problems of recognition and their characteristics were considered also. The concept of a class was formulated The logic diagnosis was considered and the concurrence of diagnosis with the concept of the class were shown. The Bayesian methods for determining the collocation with the class were applied.

3

Two-dimensional optimization of Bayesian algorithms with bandlimited basis functions

84%

Chlewicki W. , Brykalski A.

|

2006

|

tom Vol. 26, no. 3

15-32

EN

This paper describes implementation of controlled random search procedure employed to optimize and evaluate Bayesian image reconstructions algorithms with bandlimited basis functions. Median root prior (MRP) and its generalizations, i.e. the L-filter and hybrid MRP were optimized and compared to the Huber penalty. The coefficient controlling amount/weight of the penalty and parameter controlling width ofthe bandlimited basis functions were optimized for different amounts of noise in the data. The reconstruction methods were accelerated using ordered subsets principle. Taking into account quantitative accuracy of the reconstructions, basic MRP with bandlimited basis functions is a practical altemative to the L-filter or hybrid MRP.

4

Zarys algorytmu wyznaczania wskaźników eksploatacyjnych z doświadczenia

67%

Kaleta R.

Zeszyty Naukowe / Akademia Morska w Szczecinie

|

2004

|

tom nr 1 (73)

269-278

PL

Zaprezentowano metodę wyznaczania wskaźników eksploatacyjnych z doświadczenia. Dokonano klasyfikacji wskaźników eksploatacyjnych. Przedstawiono metodę prezentacji wskaźników eksploatacyjnych z jednoczesną oceną tendencji ich zmian. Podano zasady zwiększania dokładności wskaźników eksploatacyjnych w miarę napływu informacji bieżącej oraz przykłady wyznaczania wskaźników funkcyjnych. Sformułowano wnioski.

EN

A method of determining reliability rates from real life experience has been presented in this paper. Then, reliability rates have been classified. Besides, a method of presentation of reliability rates together with the evaluation of the tendency of their changes has also been put forward. Some principles of increasing the accuracy of reliability rates in accordance with current information havebeen given. There is also an example of how to determine function rates. Finally, the author has formulated conclusions.

5

The Bayesian Method in Estimating Polish and German Industry Betas. A Comparative Analysis of the Risk between the Main Economic Sectors from 2001–2020

67%

Feder‑Sempach E. , Szczepocki P.

|

nr 2

45-60

PL

Celem artykułu jest porównanie długookresowych zależności w poziomie branżowego ryzyka systematycznego, mierzonego współczynnikiem beta, na polskim i niemieckim rynku giełdowym. Poziom ryzyka został oszacowany dla pięciu sektorów polskich i trzech niemieckich na podstawie modelu CAPM z wykorzystaniem metody bayesowskiej w okresie 2001–2020. Cele szczegółowe artykułu to rozwinięcie i udoskonalenie nowego podejścia bayesowkiego (model SBETA) do szacowania poziomu ryzyka i porównanie wielkości współczynnika beta zmiennego w czasie na obu rynkach wraz z prostą rekomendacją inwestycyjną, tj. sektor agresywny lub defensywny. Wyniki wskazują, że współczynniki beta niemieckich sektorów miały niższy poziom persystencji, co jest charakterystyczne dla rynków rozwiniętych. Sektor bankowy okazał się najbardziej agresywny, najwyższy poziom bety, zarówno na polskim i niemieckim rynku giełdowym. Polskie indeksy sektorowe budownictwo, IT, artykuły spożywcze i telekomunikacja zostały zakwalifikowane do defensywnych. Niemieckie indeksy, Technologiczny (IT) został zakwalifikowany do agresywnych ale telekomunikacja do defensywnych. Na podstawie obliczeń wskazano, że polski sektor bankowy i niemiecki technologiczny przyniosły wyższe dochody niż cały rynek w analizowanym okresie. Wyniki mają bardzo duże znaczenie dla oceny poziomu ryzyka systematycznego na polskiej i niemieckiej giełdzie papierów wartościowych i dają jasne rekomendacje inwestorom międzynarodowym.

EN

This paper examines the long‑term dependence between the Polish and German stock markets in terms of industry beta risk estimates according to the Capital Asset Pricing Model (CAPM). The main objective of this research is to compare the Polish and German beta parameters of five Polish and three German sector indices using the Bayesian methodology in the period 2001–2020. The study has two detailed aims. First, to develop a modified, Bayesian approach (SBETA model) that generates significantly more precise beta than the traditional model. Second, to compare the results of different time‑varying industry betas in the Polish and German economies, giving a simple investment recommendation, i.e., which sector could be classified as aggressive or defensive. The betas were time‑varying in both markets but less persistent in the German industries, which seems characteristic of an advanced economy. The Banking sector betas were the highest in both markets, implying the aggressive nature of that industry in the last twenty years. For the Polish market industry, the betas of Construction, IT, Food and Drinks, and Telecom were classified as defensive. For the German economy, the Technologies (IT) sector was also classified as aggressive, but Telecom was defensive. The results give a valuable insight into the systematic risk levels in Poland and Germany, reflecting the investors' learning process and indicating that Polish Banking and German technologies outperformed the market in the last twenty years.

6

An improved Neural Kalman Filtering Algorithm in the analysis of cyclic behaviour of concrete specimens

67%

Krok A.

Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences

|

2011

|

tom Vol. 18, no. 4

275-282

EN

The article is related to the results of research on Node Decoupled Extended Kalman Filtering (NDEKF) as a learning method for the training of Multilayer Perceptron (MPL). Developments of this method made by the author are presented. The application of NDEKF and MPL and other methods (pruning of MLP, Gauss Process model calibrated by Genetic Algorithm and Bayesian learning methods) are discussed on the problem of hysteresis loop simulations for tests of compressed concrete specimens subjected to cyclic loading.

7

Rekonstrukcja filogenezy i wnioskowanie filogenetyczne w badaniach ewolucyjnych

67%

Spalik K. , Piwczynski M.

|

2009

|

tom 58

|

nr 3-4

485-498

8

Dynamic condition-based maintenance policy for degrading systems described by a random-coefficient autoregressive model: A comparative study

67%

Tang D. , Sheng W. , Yu J.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2018

|

tom Vol. 20, no. 4

590--601

EN

In this paper, we optimize a dynamic condition-based maintenance policy for a slowly degrading system subject to soft failure and condition monitoring at equidistant, discrete time epochs. A random-coefficient autoregressive model with time effect is developed to describe the system degradation. The system age, previous state observations, and the item-to-item variability of the degradation are jointly combined in the proposed degradation model. Stochastic behavior for both the age-dependent and the state dependent term are considered, and a Bayesian approach for periodically updating the estimates of the stochastic coefficients is developed to combine information from a degradation database with real-time condition-monitoring information. Based on this degradation model, the dynamic maintenance policy is formulated and solved in a semi-Markov decision process framework. Incorporated with the same semi-Markov decision process framework is a novel approach for mean residual life estimation, which enables simultaneous residual life estimation with the optimization procedure. The effectiveness of using the proposed random coefficient autoregressive model with time effect rather than the existing fixed-coefficient ones to describe system degradation is demonstrated through a comparative study based on a real degradation dataset. The advantages of using a dynamic maintenance policy are also revealed.

PL

W prezentowanej pracy dokonano optymalizacji dynamicznej, uwzględniającej stan techniczny obiektu strategii utrzymania ruchu dla wolno ulegającego degradacji systemu monitorowanego w równoodległych dyskretnych chwilach czasu (epokach) pod względem uszkodzeń parametrycznych oraz stanu technicznego. Do opisu degradacji systemu opracowano model autoregresyjny z parametrami losowymi uwzględniający wpływ czasu. Proponowany model degradacji bierze pod uwagę zarówno wiek systemu jak i wcześniejsze obserwacje stanu oraz zmienność degradacji pomiędzy obiektami. Rozważano zachowanie stochastyczne zarówno składnika zależnego od wieku jak i składnika zależnego od stanu; opracowano bayesowską metodę okresowej aktualizacji oszacowań współczynników stochastycznych, która pozwala łączyć informacje z bazy danych o degradacji z informacjami z monitorowania stanu w czasie rzeczywistym. W oparciu o otrzymany model degradacji, sformułowano dynamiczną politykę utrzymania ruchu; problem optymalizacji tej polityki rozwiązywano w ramach procesu decyzyjnego semi-Markowa. Do procesu decyzyjnego włączono nowatorską metodę obliczania trwałości resztkowej, co umożliwiło ocenę trwałości resztkowej jednocześnie z przeprowadzeniem procedury optymalizacyjnej. Skuteczność wykorzystania proponowanego modelu autoregresyjnego do opisu degradacji systemu porównywano ze skutecznością dotychczasowych modeli z parametrami stałymi w badaniu opartym na rzeczywistym zbiorze danych o degradacji. Wskazano również zalety stosowania proponowanej dynamicznej strategii utrzymania ruchu.

9

Predicting the peak particle velocity from rock blasting operations using Bayesian approach

67%

Aladejare A. E. , Lawal A. I. , Onifade M.

Acta Geophysica

|

2022

|

tom Vol. 70, no 2

581--591

EN

Measuring the blast-induced ground vibration at blasting sites is very important, to plan and avoid adverse effects of blasting in terms of the peak particle velocity (PPV). However, the measurement of PPV often requires time, cost, and logistic commitment, which may not be economical for small-scale mining operations. This has prompted the development of numerous regression equations in the literature to estimate PPV from a relatively easier to estimate scaled distance (SD) measurement. With numerous regression equations available in the literature, there is a challenge of how to select the appropriate model for a specific blasting site, more so that rocks behave differently from site to site because of different geological processes that rocks are subjected to. This study develops a method that selects appropriate models for specific blasting sites by comparing the evidence and occurrence probability of different regression models. The appropriate model is the model with the highest evidence and occurrence probability given the available blasting site SD data. The selected model is then integrated with prior knowledge and available blasting SD data in Bayesian framework for probabilistic characterization of PPV. The SD and PPV data at the opencast coal mine, Jharia coalfield in the Dhanbad district of Jharkhand, India, is used to illustrate and validate the approach. The mean and standard deviation of simulated PPV samples from the proposed approach are 12.38 mm/s and 7.36 mm/s, respectively, which are close to the mean of 12.03 mm/s and standard deviation of 9.24 mm/s estimated from the measured PPV at the site. In addition, the probability distribution of the simulated PPV samples is consistent with the probability distribution of the measured PPV at the blasting site.