Statistical analysis of graphs with abrupt changes
Ani değişimleri olan çizgelerin istatistiksel network analizi
- Tez No: 325530
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A.TAYLAN CEMGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
C izgeler ogeler arasındaki iliskileri ifade etmek icin herhangi tur ogeler arasındakiiliskileri ifade etmek icin oldukca farklı disiplinlerde kullanılan kuvvetli matematikselaraclardır. Bu calısmada, rassal obek cizgeleri ve rassal obek cizge serilerindesayısı bilinmeyen coklu degisim noktası algılama problemi uzerinde calstık. Rassalobek cizge modeli, iliskisel veri kumeleme algoritmalarının bir dalıdır. Bu modeluzerinde beklenti-en iyileme, degisimsel beklenti-en iyileme gibi Bayesci metodlar veGibbs rneklemesi gibi Monte Carlo metodların calıstık. Zaman serisi analizinde,saklı Markov modelleri calıstk, yaygın olarak kullanılan ileri-geri algoritmasını zamanserilerinde coklu degisim noktas alglama problemine uyarladk. Monte Carloyaklasımları ve gizli Markov modellerini (ileri filtreleme-geri ornekleme) birlestirenyaklasık cıkarım algoritması onerdik. Onerdigimiz modelimizde, ileri yonlu iletilerintamamı hesaplanır, son zaman dilimi icin hesaplanan ileri yonlu iletilerden degisimnoktası orneklenir, orneklenen degisim noktas icin geri yonlu iletiler hesaplanr, ileriyonlu iletilerle guncellenerek, bir onceki zaman dilimi icin degisim noktası orneklenir.İlk zaman dilimine kadar devam eden bu yontem geri yonde ornekleme olarak isimlendirilir.Bu yntemle, hesaplama maliyetini dusurulmus oldu. Ayrıca bu kullanımkolayca integral alamadıgımz icin tam ckarım algoritmaları gelistiremedigimiz zamanserileri analizinde Monte Carlo metodolojilerinin kullanm icin ornek bir motivasyondur.Sentetik veri uzerinde yaptıgımız deneylerde, onerdigimiz yaklasık cıkarımlama algoritmasınn degisim noktalarını ve kume atamalarının algılanmasında tam cıkarımlamametodolojisiyle yeterince ortusen sonuclar verdigini gozlemledik.
Özet (Çeviri)
Graphs are powerful mathematical tools to express relationships between anykind of items in very diverse disciplines. In this work, we worked on stochastic blockmodels and multiple change-point detection problem for graph time series, where numberof change points is unknown. Stochastic block models is a branch of clusteringalgorithms for relational data. We studied bayesian approaches as expectationmaximization(EM), variational expectation-maximization, Monte Carlo methods asGibbs sampling for analysis of stochastic block models. For time series analysis, wehave studied Hidden Markov Models, applied well-known forward-backward algorithmto multiple change point analysis on network series. We have proposed an approximateinference algorithm that combines Monte Carlo approaches and hidden Markovmodels (forward ltering-backward sampling). In our model, we calculate the forwardmessages completely, sample a change point from those, calculate the backward messagefor the sampled changed point, update with the forward message and sample achange point for the previous time step. It continues in this way to the rst time step,named backward-sampling. By this way, we have simplied the calculation cost. Inaddition, it is a motivation to use Monte Carlo methodologies in time series analysiswhere we can not take integrals easily in order to do exact inference. On experimentswe have done on syntheic data, we have seen that our proposed approximate inferencealgorithm gives results in accordance with exact inference methodology, in detectingmultiple change points and category assignments.
Benzer Tezler
- Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques
Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi
ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT
Doktora
İngilizce
2019
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Bulanık kümeler ve endüstri mühendisliği uygulamaları
Başlık çevirisi yok
M.FAHRİ DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET FAHRİ ÖZOK
- Türkiye'de COVID-19 pandemi sürecinin istatistiksel süreç kontrol grafikleri ile incelenmesi
Analysis of the COVID-19 pandemic process in Turkey with statistical process control graphs
SÜMEYYE ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeArtvin Çoruh Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ÖZTÜRK
- Yüksek yoğunluklu polietilen polimer malzemenin sürtünme karıştırma kaynağında kaynak parametrelerinin kaynak mukavemeti üzerindeki etkilerinin araştırılması ve kaynak parametrelerinin taguchi deneysel tasarım yöntemi ile optimizasyonu
Investigation of the effects of welding parameters on the weld strength in friction stir welding of high density polyethylene polymer material and optimization of welding parameters with taguchi experimental design method
AYDIN ÜLKER
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEge ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VURAL CEYHUN
- Dekompanse kalp yetmezliği ile acil servise başvuran hastalarda kan gazında baz açığı değerlendirmesinin hasta sonlanımı üzerine etkisinin araştırılması
Investigation of the effect of base excess evaluation in bloodgas analysis on patient outcomes in patients presenting to theemergency department with decompensated heart failure
MÜZEKKA MERT MANAV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpEge ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜÇLÜ SELAHATTİN KIYAN