Maximum likelihood parameter estimation for linear systems with singular observations

It is shown that maximum likelihood estimation of unknown parameters of a linear system with singular observations in general results in the maximization of a likelihood function subject to equality constraints

A minimum principle for stochastic control problems with output feedback

A minimum principle for stochastic control problems with output feedback is derived by applying Bismut's minimum principle for stochastic control problems with full information about the past to the Kushner-Stratonovitch equation describing the controlled evolution of the conditional density of the state. The well-known solution of the linear-quadratic Gaussian problem is obtained from the principle

Minimax frequency domain performance and robustness optimization of linear feedback systems

It is shown that feedback system design objectives, such as disturbance attenuation and rejection, power and bandwidth limitation, and robustness, may be expressed in terms of required bounds of the sensitivity function and its complement on the imaginary axis. This leads to a minimax frequency domain optimization problem, whose solution is reduced to the solution of a polynomial equation

Estimation of pulse heights and arrival times

The problem is studied of estimating the arrival times and heights of pulses of known shape observed with white additive noise. The main difficulty is estimating the number of pulses. When a maximum likelihood formulation is employed for the estimation problem, difficulties similar to the problem of estimating the order of an unknown system arise. The problem may be overcome using Rissanen's shortest data description approach. An estimation algorithm is described, and its consistency is proved. The results are illustrated by a simulation study using an example from seismic data processing also studied by Mendel

Polynomial computation of Hankel singular values

A revised and improved version of a polynomial algorithm is presented. It was published by N.J. Young (1990) for the computation of the singular values and vectors of the Hankel operator defined by a linear time-invariant system with a rotational transfer matrix. Tentative numerical experiments indicate that for high-order systems, scaling of the polynomial matrices N and D (so that the constant and leading coefficient matrices are of the same order of magnitude) is mandatory, and that solution of bilateral linear polynomial matrix equations by coefficient expansion is highly inefficien

Rating and ranking of multiple-aspect alternatives using fuzzy sets

A method is proposed to deal with multiple-alternative decision problems under uncertainty. It is assumed that all the alternatives in the choice set can be characterized by a number of aspects, and that information is available to assign weights to these aspects and to construct a rating scheme for the various aspects of each alternative. The method basically consists of computing weighted final ratings for each alternative and comparing the weighted final ratings. The uncertainty that is assumed to be inherent in the assessments of the ratings and weights is accounted for by considering each of these variables as fuzzy quantities, characterized by appropriate membership functions. Accordingly, the final evaluation of the alternatives consists of a degree of membership in the fuzzy set of alternatives ranking first. A practical method is given to compute membership functions of fuzzy sets induced by mappings, and applied to the problem at hand. A number of examples are worked out. The method is compared to another one proposed by Kahne who approaches the problem probabilistically

Polynomial solutions to H∞ problems

The paper presents a polynomial solution to the standard H∞-optimal control problem. Based on two polynomial J-spectral factorization problems, a parameterization of all suboptimal compensators is obtained. A bound on the McMillan degree of suboptimal compensators is derived and an algorithm is formulated that may be used to solve polynomial J-spectral factorization problems

Routine outcome monitoring to improve mental healthcare practice for patients with severe mental illness:Insights from a micro, meso and macro perspective

“Routine outcome monitoring bij ernstige psychiatrische aandoeningen” Patiënten met ernstige psychiatrische aandoeningen (EPA) hebben langdurige psychische klachten. Deze gaan vaak gepaard met problemen op andere gebieden, zoals op sociaal-maatschappelijk vlak. De behandeling vraagt om een intensieve en multidisciplinaire aanpak. In de praktijk blijkt het lastig om de zorg voor deze groep patiënten goed in te richten. Geconfronteerd met een grote zorgvraag en een beperkt pakket aan middelen staat de GGZ voor een grote uitdaging om efficiënter te werken. Routine outcome monitoring (ROM) is een methodiek waarbij herhaaldelijk voortgangsmetingen worden verricht ter ondersteuning van de behandeling van de patiënt. ROM wordt zowel ingezet op individueel niveau, als op organisatieniveau en in het GGZ-systeem als geheel. Het proefschrift van Sascha Kwakernaak laat zien dat ROM-data goede aanknopingspunten geven voor verbetering van de zorg en richt zich op 3 niveaus: micro (individu), meso (organisatie) en macro (GGZ zorgstelsel). Het onderzoek richt zich vooral op de zorg voor patiënten met psychotische aandoeningen, omdat zij een groot deel van de EPA-populatie uitmaken. De ROM-data die gebruikt zijn in het onderzoek zijn afkomstig van de Zorgmonitor (Altrecht) en het GROUP-project1. Op microniveau is ROM-data ondersteunend in het bepalen van de behandelfocus. Consistent gebruik van de data door clinici geeft meer inzicht in de behoeften van patiënten. Daardoor is meer op maat gesneden zorg mogelijk. Bovendien veranderen de ernst van de symptomen en het niveau van functioneren in de loop van de tijd en lijken ze voor een groot deel onafhankelijk van elkaar te zijn. Daarnaast komt naar voren dat de behandeling niet alleen gericht moet zijn psychiatrische symptomen, maar ook op sociaal-maatschappelijk gebied, zoals werk, dagbesteding en sociaal contact. Dit vereist samenwerking en afstemming tussen GGZ-organisaties en maatschappelijke dienstverlening. Op mesoniveau blijkt ROM-data, naast voorgaand zorggebruik, goede voorspellers zijn om inzicht te krijgen in toekomstige zorggebruik. Een kleine groep patiënten zorgt voor een groot deel van de totale GGZ-kosten, maar het zorggebruik van deze groep is moeilijk te voorspellen. Door ROM te combineren met machine learning technieken kunnen we toekomstig zorggebruik steeds nauwkeuriger voorspellen. Voor GGZ-organisaties is een goed beleid ten aanzien van ROM daarom essentieel. Dit draagt onder andere bij aan transparante onderhandelingen tussen zorgaanbieders en financiers. Omdat ROM-data inzicht geven in de zorgvraag kunnen aanbieders hun middelen efficiënter inzetten. Gelet op de lange wachtlijsten en een tekort aan zorgprofessionals is dit erg belangrijk. Op macroniveau is het indelen van patiënten met EPA in groepen een uitdaging. Met een verdeling van patiënten op basis van eerder zorggebruik kan geen duidelijk onderscheid worden gemaakt tussen de groepen met betrekking tot zorgbehoeften en beperkingen in functioneren. Om toe te werken naar een vraaggericht en transparant systeem is het wenselijk om informatie over zorggebruik te combineren met ROM-data. In zo’n situatie is de kans groter dat men tot gemeenschappelijke doelen komt