| teema: | Varjatud juhuslikud struktuurid |
|---|---|
| tunnusnumber: | ETF5694 |
| projekti tüüp: | Eesti Teadusfondi grant |
| erialad: |
1.2. Rakendusmatemaatika |
| seisund: | käimasolev |
| asutus: | TÜ Matemaatika-informaatikateaduskond |
| projekti juht: | Jüri Lember |
| kestus: | 01.01.2004 - 31.12.2007 |
| kirjeldus: | Uurime juhuslikke protsesse, mis tekivad stohhastilise koodi juhuslikul vaatlemisel. Selliste protsesside klass on lai, sisaldades muuhulgas ka juhusliku koodi juhuslikke vaatlusi ja varjatud Markovi ahelaid. Projekti kaks peamist uurimissuunda käsitlevadki nimetatud mudeleid. Neist esimene tegeleb koodi restaureerimisega seotud problemaatikaga, teine uurib eelkõige varjatud Markovi ahelate emissiooniparameetrite hindamisalgoritme. Juhusliku koodi restaureerimisülesanne on järgmine. Teatava juhusliku protsessi realisatsiooni (koodi) vaadeldakse mööda juhusliku ekslemise trajektoori. Kas on võimalik vaatluste põhjal restaureerida esialgne kood? Päras seda kui H.Matzinger viis aastat tagasi töötas välja esimese koodi restaureerimise algoritmi, on see valdkond tormiliselt arenenud. Koodi restaureerimise võimalikkus on tõestatud üha üldisemal juhul. Ometigi on aga vastamata näiteks sellised küsimused: kas on võimalik restaureerida juhuslikku kahendkoodi juhul kui juhuslik ekslemine hüppab? Millistel tingimustel on võimalik restaureerida perioodilist koodi? Kas on põhimõtteliselt võimalik restaureerida koodi tõkestamatult hüppava juhusliku ekslemises korral? Nendele ja paljudele teistele küsimustele vastamine on projekti eesmärk. Varjatud Markovi ahelaid kasutatakse juhuslikkuse modelleerimiseks kõnetuvastamises, geneetikas füüsikas ning muudes rakendustes. Tihti on nendes mudelites emissioonijaotused parametriseeritud, põhiküsimus on nende parameetrite hindamine. Klassikaline meetod on EM algoritm, mis on aga aeglane ja arvutuslikult kulukas. Seetõttu on Philipsi kõnetuvastussüsteemides kasutusel alternatiivne algoritm n.ö. Viterbi treening. Viimane on küll kiire ja odav, kuid saadud hinnangud võivad oluliselt erineda suurima tõepära hinnanguist. Projekti üks eesmärkidest on Viterbi treeningu selline modifitseerimine, et seeläbi saadud (modifitseeritud) treening omaks Viterbi treeningu häid omadusi kuid annaks täpsemad hinnangud. Selline kompromiss-algoritm pakub pakub nii teoreetilist kui ka rakenduslikku huvi. |
| projektiga seotud isikud | ||||
|---|---|---|---|---|
| nr | nimi | asutus | amet | |
| 1. | Jüri Lember | TÜ Matemaatika-informaatikateaduskond | lektor | |