?
“Dueling Hidden Markov Models for Virus Analysis”
Journal in Computer Virology and Hacking Techniques. 2015. Vol. 11. No. 2. P. 103–118.
Kalbhor A., Austin T., Филиол Э. А., Josse S., Stamp M.
Язык:
английский
Ключевые слова: Hidden Markov model
Одним из основных инструментов анализа больших объемов финансовых данных является использование методов и моделей кластеризации, позволяющих выявлять различные закономерности. В данном исследовании рассматривается проблема кластеризации временных рядов, отражающих поведение цен, доходности, мод, трендов и ряда связанных с ними показателей акций. Актуальность и новизна исследования заключаются в предложении оригинальных алгоритмов кластеризации акций, которые представляют собой сочетание ...
Добавлено: 3 февраля 2026 г.
L. Planche, A. V. Ilina, V. L. Shchur, Lobachevskii Journal of Mathematics 2024 Vol. 45 No. 6 P. 2910–2917
Добавлено: 14 ноября 2024 г.
Savchenko L.V., Savchenko A.V., Journal of Communications Technology and Electronics 2019 Vol. 64 No. 3 P. 238–244
Добавлено: 7 июня 2019 г.
Мулине Э. Ф., Singh S., Biometrika 2017 Vol. 104 No. 4 P. 953–969
Sampling from the posterior probability distribution of the latent states of a hidden Markov model is nontrivial even in the context of Markov chain Monte Carlo. To address this, proposed a way of using a particle filter to construct a Markov kernel that leaves the posterior distribution invariant. Recent theoretical results have established the uniform ...
Добавлено: 11 декабря 2018 г.
Клышинский Э. С., Рысаков С. В., Новые информационные технологии в автоматизированных системах 2016
Статья знакомит читателя с базовыми понятиями параметрической оптимизации. Описывается разработанная модель аппроксимация вероятности, функции-счётчики и коэффициенты корреляции. Небольшое внимание уделено методу полного перебора, в результате работы которого достигнуты новые показатели точности. В конце приведена модификация метода снятия омонимии, разработанная авторами. ...
Добавлено: 14 июня 2016 г.
Клышинский Э. С., Рысаков С. В., Новые информационные технологии в автоматизированных системах 2015 С. 555–563
Статья знакомит читателя со статистическими методами устранения морфологической неоднозначности. Описывается процесс насыщения, параметры методов и n-грамм. Большое внимание уделено методам снятия омонимии, в обзоре которых описания сопровождены практическими оценками и даны алгоритмы их работы. В конце приведено сравнение качества методов дизамбигуации, осуществлённое авторами. ...
Добавлено: 25 ноября 2015 г.
Рысаков С. В., Системный администратор 2015 № 10(155) С. 92–95
Сейчас кажется привычной возможность задать вопрос любимой поисковой системе и моментально получить от нее соответствующий ответ. Для пользователя процесс может показаться простым, в то время как поисковый алгоритм встречает несколько препятствий, среди которых важное место занимает языковой барьер: вопрос, как правило, задается на естественном языке, которому в отличие от компьютерного языка поискового алгоритма присуща неоднозначность. ...
Добавлено: 25 ноября 2015 г.
Лакомкин Е. Д., Пузыревский И.В., Рыжова Д. А., В кн.: Доклады всероссийской научной конференции АИСТ’2013.: М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2013. С. 184–195.
Статья посвящена анализу работы широко известных в англоязычной литературе статистических алгоритмов POS-теггинга, основанных на скрытой марковской модели (HMM) и марковской модели максимальной энтропии (MEMM), в применении к задаче морфологической дизамбигуации в русском языке. В работе описан эксперимент, результаты которого показывают, что в целом эти модели демонстрируют эффективность POS-теггинга, близкую к результатам применения данных моделей к ...
Добавлено: 1 октября 2014 г.
Кондратьев М. А., Компьютерные исследования и моделирование 2013 Т. 5 № 5 С. 863–882
Число работ, посвященных прогнозированию инфекционной заболеваемости, стремительно растет по мере появления статистики, позволяющей провести анализ. В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости; указаны их ограничения и возможности практического применения. Рассмотрены традиционные методы анализа временных рядов — регрессионные и авторегрессионные модели; подходы, опирающиеся на машинное ...
Добавлено: 13 января 2014 г.