Моделювання емерджентності за допомогою чотиришарової прихованої марковської моделі

The object of research is the process of selecting a synergistically determined pair for the elements of complex systems in the design, manufacture or repair. One of the most problematic places in the selection is the need to numerically evaluate the result of combining the elements, taking into account the explicit, additive properties of elements and hidden manifestations of the pair that are unusual for the elements alone (emergence). Lack of accounting for emergence can significantly distort the apparent picture of the processes taking place in systems, which makes many existing models of such processes inadequate.During the research, methods of extracting information from arrays known, hidden for direct observation were used. In particular, four-layer hidden Markov models with an additional hidden layer were used. The models were trained by the Baum-Welch method, adapted to work with an additional layer. As training samples used data obtained as a result of statistical processing of information available for object monitoring, expert assessments, as well as data obtained in the world's computer networks.The test of the method and model on real medical and technical objects confirms their clinical and technical effectiveness. In particular, thanks to this in the medical industry:in the medical industry, the incidence of thromboembolism of the branches of the pulmonary artery and deep veins of the thigh and lower leg are decreased by 65 %;frequency of postoperative bleeding is decreased by 43 %;by 36 % the total number of drug-related medicines aimed at correcting the blood coagulation system is decreased.In the technical field, the test results confirm the increase in the service life of rubber-metal shock absorbers by 14.5 %.This is due to the fact that the proposed method has a number of features, in particular, for the first time in its evaluation of emergence a four-layer hidden Markov model is used.The results obtained in the work make it possible to propose a general scheme of an intellectual decision support system in the selection of a synergistically determined pair of elements for complex systems of various purposes.Объектом исследования является процесс подбора синергетически обусловленной пары к элементам сложных систем при проектировании, изготовлении или ремонте. Одним из самых проблемных мест в подборе является необходимость численно оценить результат объединения элементов с учетом явных, аддитивных свойств элементов и скрытых проявлений работы пары, несвойственных элементам в отдельности (эмерджентность). Отсутствие учета эмерджентности может существенно исказить видимую картину процессов, протекающих в системах, что делает многие существующие модели таких процессов неадекватными. В ходе исследования использовались методы извлечения информации из массивов знаний, скрытых для прямого наблюдения. В частности использовали четырехслойные скрытые марковские модели с дополнительным скрытым слоем. Обучение моделей выполняли методом Баума–Велша, адаптированным под работу с дополнительным слоем. В качестве обучающих выборок использовали данные, полученные в результате статистической обработки информации, доступной при наблюдении за объектом, экспертных оценок, а также данные, полученные в мировых компьютерных сетях.Испытание метода и модели на реальных медицинских и технических объектах подтвердили их клиническую и техническую эффективность. В частности, благодаря этому в медицинской отрасли:на 65 % уменьшилось частота возникновения тромбоэмболии ветвей легочной артерии и глубоких вен бедра и голени;на 43 % уменьшилось частота послеоперационных кровотечений;на 36% уменьшилось общее количество назначаемых лекарственных средств, направленных на коррекцию свертывающей системы крови.В технической области результаты испытаний подтвердили увеличение срока эксплуатации резинометаллических амортизаторов на 14,5 %. Это связано с тем, что предложенный метод имеет ряд особенностей, в частности, в нем впервые для оценки эмерджентности применена четырехслойная скрытая марковская модель.Результаты, полученные в работе, позволили предложить общую схему интеллектуальной системы поддержки принятия решения о выборе синергетически обусловленной пары элементов для сложных систем различного назначения.Об'єктом дослідження є процес підбору синергетично обумовленої пари до елементів складних систем при проектуванні, виготовленні або ремонті. Одним з найбільш проблемних місць в підборі є необхідність чисельно оцінити результат об'єднання елементів з урахуванням явних, адитивних властивостей елементів і прихованих проявів роботи пари, невластивих елементам окремо (емерджентність). Відсутність врахування емерджентності може істотно спотворити видиму картину процесів, які протікають в системах, що робить багато існуючих моделей таких процесів неадекватними.В ході дослідження використовували методи добування інформації з масивів знань, прихованих для прямого спостереження. Зокрема використовували чотирьохшарові приховані марковские моделі з додатковим прихованим шаром. Навчання моделей виконували методом Баума–Велша, адаптованим під роботу з додатковим шаром. В якості навчальних вибірок використовували дані, отримані в результаті статистичної обробки інформації, доступної при спостереженні за об'єктом, експертних оцінок, а також дані, отримані в світових комп'ютерних мережах.Випробування методу і моделі на реальних медичних і технічних об'єктах підтвердили їх клінічну і технічну ефективність. Зокрема, завдяки цьому в медичній галузі:на 65 % зменшилася частота виникнення тромбоемболії гілок легеневої артерії і глибоких вен стегна і гомілки;на 43 % зменшилася частота післяопераційних кровотеч;на 36 % зменшилася загальна кількість призначених лікарських засобів, спрямованих на корекцію згортання крові.У технічній галузі результати випробувань підтвердили збільшення терміну експлуатації гумометалевих амортизаторів на 14,5 %.Це пов'язано з тим, що запропонований метод має ряд особливостей, зокрема, в ньому вперше для оцінки емерджентності застосована чотиришарова прихована марковська модель.Результати, отримані в роботі, дозволили запропонувати загальну схему інтелектуальної системи підтримки прийняття рішення про вибір синергетически обумовленої пари елементів для складних систем різного призначення

Моделювання емерджентності за допомогою чотиришарової прихованої марковської моделі

The object of research is the process of selecting a synergistically determined pair for the elements of complex systems in the design, manufacture or repair. One of the most problematic places in the selection is the need to numerically evaluate the result of combining the elements, taking into account the explicit, additive properties of elements and hidden manifestations of the pair that are unusual for the elements alone (emergence). Lack of accounting for emergence can significantly distort the apparent picture of the processes taking place in systems, which makes many existing models of such processes inadequate.During the research, methods of extracting information from arrays known, hidden for direct observation were used. In particular, four-layer hidden Markov models with an additional hidden layer were used. The models were trained by the Baum-Welch method, adapted to work with an additional layer. As training samples used data obtained as a result of statistical processing of information available for object monitoring, expert assessments, as well as data obtained in the world's computer networks.The test of the method and model on real medical and technical objects confirms their clinical and technical effectiveness. In particular, thanks to this in the medical industry:in the medical industry, the incidence of thromboembolism of the branches of the pulmonary artery and deep veins of the thigh and lower leg are decreased by 65 %;frequency of postoperative bleeding is decreased by 43 %;by 36 % the total number of drug-related medicines aimed at correcting the blood coagulation system is decreased.In the technical field, the test results confirm the increase in the service life of rubber-metal shock absorbers by 14.5 %.This is due to the fact that the proposed method has a number of features, in particular, for the first time in its evaluation of emergence a four-layer hidden Markov model is used.The results obtained in the work make it possible to propose a general scheme of an intellectual decision support system in the selection of a synergistically determined pair of elements for complex systems of various purposes.Объектом исследования является процесс подбора синергетически обусловленной пары к элементам сложных систем при проектировании, изготовлении или ремонте. Одним из самых проблемных мест в подборе является необходимость численно оценить результат объединения элементов с учетом явных, аддитивных свойств элементов и скрытых проявлений работы пары, несвойственных элементам в отдельности (эмерджентность). Отсутствие учета эмерджентности может существенно исказить видимую картину процессов, протекающих в системах, что делает многие существующие модели таких процессов неадекватными. В ходе исследования использовались методы извлечения информации из массивов знаний, скрытых для прямого наблюдения. В частности использовали четырехслойные скрытые марковские модели с дополнительным скрытым слоем. Обучение моделей выполняли методом Баума–Велша, адаптированным под работу с дополнительным слоем. В качестве обучающих выборок использовали данные, полученные в результате статистической обработки информации, доступной при наблюдении за объектом, экспертных оценок, а также данные, полученные в мировых компьютерных сетях.Испытание метода и модели на реальных медицинских и технических объектах подтвердили их клиническую и техническую эффективность. В частности, благодаря этому в медицинской отрасли:на 65 % уменьшилось частота возникновения тромбоэмболии ветвей легочной артерии и глубоких вен бедра и голени;на 43 % уменьшилось частота послеоперационных кровотечений;на 36% уменьшилось общее количество назначаемых лекарственных средств, направленных на коррекцию свертывающей системы крови.В технической области результаты испытаний подтвердили увеличение срока эксплуатации резинометаллических амортизаторов на 14,5 %. Это связано с тем, что предложенный метод имеет ряд особенностей, в частности, в нем впервые для оценки эмерджентности применена четырехслойная скрытая марковская модель.Результаты, полученные в работе, позволили предложить общую схему интеллектуальной системы поддержки принятия решения о выборе синергетически обусловленной пары элементов для сложных систем различного назначения.Об'єктом дослідження є процес підбору синергетично обумовленої пари до елементів складних систем при проектуванні, виготовленні або ремонті. Одним з найбільш проблемних місць в підборі є необхідність чисельно оцінити результат об'єднання елементів з урахуванням явних, адитивних властивостей елементів і прихованих проявів роботи пари, невластивих елементам окремо (емерджентність). Відсутність врахування емерджентності може істотно спотворити видиму картину процесів, які протікають в системах, що робить багато існуючих моделей таких процесів неадекватними.В ході дослідження використовували методи добування інформації з масивів знань, прихованих для прямого спостереження. Зокрема використовували чотирьохшарові приховані марковские моделі з додатковим прихованим шаром. Навчання моделей виконували методом Баума–Велша, адаптованим під роботу з додатковим шаром. В якості навчальних вибірок використовували дані, отримані в результаті статистичної обробки інформації, доступної при спостереженні за об'єктом, експертних оцінок, а також дані, отримані в світових комп'ютерних мережах.Випробування методу і моделі на реальних медичних і технічних об'єктах підтвердили їх клінічну і технічну ефективність. Зокрема, завдяки цьому в медичній галузі:на 65 % зменшилася частота виникнення тромбоемболії гілок легеневої артерії і глибоких вен стегна і гомілки;на 43 % зменшилася частота післяопераційних кровотеч;на 36 % зменшилася загальна кількість призначених лікарських засобів, спрямованих на корекцію згортання крові.У технічній галузі результати випробувань підтвердили збільшення терміну експлуатації гумометалевих амортизаторів на 14,5 %.Це пов'язано з тим, що запропонований метод має ряд особливостей, зокрема, в ньому вперше для оцінки емерджентності застосована чотиришарова прихована марковська модель.Результати, отримані в роботі, дозволили запропонувати загальну схему інтелектуальної системи підтримки прийняття рішення про вибір синергетически обумовленої пари елементів для складних систем різного призначення

Visual Workflow Recognition Using a Variational Bayesian Treatment of Multistream Fused Hidden Markov Models

In this paper, we provide a variational Bayesian (VB) treatment of multistream fused hidden Markov models (MFHMMs), and apply it in the context of active learning-based visual workflow recognition (WR). Contrary to training methods yielding point estimates, such as maximum likelihood or maximum a posteriori training, the VB approach provides an estimate of the posterior distribution over the MFHMM parameters. As a result, our approach provides an elegant solution toward the amelioration of the overfitting issues of point estimate-based methods. Additionally, it provides a measure of confidence in the accuracy of the learned model, thus allowing for the easy and cost-effective utilization of active learning in the context of MFHMMs. Two alternative active learning algorithms are considered in this paper: query by committee, which selects unlabeled data that minimize the classification variance, and a maximum information gain method that aims to maximize the alteration in model variance by proper data labeling. We demonstrate the efficacy of the proposed treatment of MFHMMs by examining two challenging WR scenarios, and show that the application of active learning, which is facilitated by our VB approach, allows for a significant reduction of the MFHMM training cost