bayesian networks basic setup
play

Bayesian networks: basic setup Graphical structure: DAG 6 - PowerPoint PPT Presentation

Apr 23, 2023 •333 likes •656 views

UUvUG workshop Credal networks an overview of different approaches Jasper De Bock 11 June 2013 Bayesian networks: basic setup Graphical structure:

  1. UUvUG ¡ ¡ workshop ¡ Credal ¡networks ¡ an ¡overview ¡of ¡different ¡approaches ¡ Jasper ¡De ¡Bock ¡ 11 ¡June ¡2013 ¡

  2. Bayesian ¡networks: ¡basic ¡setup ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ 8 ¡ 5 ¡ 7 ¡ 4 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 1 ¡

  3. Bayesian ¡networks: ¡basic ¡setup ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ X 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ X 8 ¡ § Variables ¡X s ¡take ¡values ¡x s ¡in ¡ X 5 ¡ a ¡finite ¡non-­‑empty ¡set ¡ X s ¡ ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  4. Bayesian ¡networks: ¡basic ¡setup ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ X 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ X 8 ¡ § Variables ¡X s ¡take ¡values ¡x s ¡in ¡ X 5 ¡ a ¡finite ¡non-­‑empty ¡set ¡ X s ¡ ¡ X 7 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ X 4 ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ Example: ¡q(X 4 |x {2,3} ) ¡ ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  5. Bayesian ¡networks: ¡basic ¡setup ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ X 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ X 8 ¡ § Variables ¡X s ¡take ¡values ¡x s ¡in ¡ X 5 ¡ a ¡finite ¡non-­‑empty ¡set ¡ X s ¡ ¡ X 7 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ X 4 ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ § Independence ¡assumpRons: ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡I(N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  6. Bayesian ¡networks: ¡joint ¡model ¡ p(X G ) ¡ ? ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ X 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ X 8 ¡ § Variables ¡X s ¡take ¡values ¡x s ¡in ¡ X 5 ¡ a ¡finite ¡non-­‑empty ¡set ¡ X s ¡ ¡ X 7 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ X 4 ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ § Independence ¡assumpRons: ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡I(N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  7. ? ¡ Bayesian ¡networks: ¡joint ¡model ¡ p(X G ) ¡ p(x s |x P(s) ,x N(s) ) ¡ ¡= ¡ ¡p(x s |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ EQUIVALENT ¡ X 5 ¡ p(x N(s) |x P(s) ,x s ) ¡ ¡= ¡ ¡p(x N(s) |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ § Independence ¡assumpRons: ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡I(N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  8. ? ¡ Bayesian ¡networks: ¡joint ¡model ¡ p(X G ) ¡ p(x s |x P(s) ,x N(s) ) ¡ ¡= ¡ ¡p(x s |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ EQUIVALENT ¡ X 5 ¡ p(x N(s) |x P(s) ,x s ) ¡ ¡= ¡ ¡p(x N(s) |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 7 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ X 4 ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ § Independence ¡assumpRons: ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡I(N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  9. ? ¡ Bayesian ¡networks: ¡joint ¡model ¡ p(X G ) ¡ p(x s |x P(s) ,x N(s) ) ¡ ¡= ¡ ¡p(x s |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ = ¡ = ¡ ¡q(x s |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 5 ¡ X 7 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ X 4 ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ § Independence ¡assumpRons: ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡I(N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  10. Bayesian ¡networks: ¡joint ¡model ¡ p(X G ) ¡ p(x s |x P(s) ,x N(s) ) ¡ ¡= ¡ ¡p(x s |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ = ¡ = ¡ ¡q(x s |x P(s) ) ¡ ¡ ¡ X 5 ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ ∏ p(x G )= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡q(x s |x P(s) ) ¡ ∈ s ¡ ¡ ¡G ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  11. Credal ¡networks: ¡basic ¡setup ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ X 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ X 8 ¡ § Variables ¡X s ¡take ¡values ¡x s ¡in ¡ a ¡finite ¡non-­‑empty ¡set ¡ X s ¡ ¡ X 5 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ credal ¡sets ¡ M (X s |x P(s) ) ¡ ? ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ Closed ¡and ¡convex ¡set ¡of ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ § ? ¡Independence ¡assump>ons ¡? ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ ?I? (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  12. ? ¡ Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ § Graphical ¡structure: ¡DAG ¡ X 6 ¡ ∀ ∈ ¡ ¡s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡P(s), ¡D(s), ¡N(s) ¡ X 8 ¡ § Variables ¡X s ¡take ¡values ¡x s ¡in ¡ a ¡finite ¡non-­‑empty ¡set ¡ X s ¡ ¡ X 5 ¡ § Local ¡uncertainty ¡models: ¡ credal ¡sets ¡ M (X s |x P(s) ) ¡ ? ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ Closed ¡and ¡convex ¡set ¡of ¡ mass ¡funcRons ¡q(X s |x P(s) ) ¡ § ? ¡Independence ¡assump>ons ¡? ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ ?I? (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  13. ? ¡ Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ CondiRoning: ¡ X 6 ¡ sM (X G ) ¡ X 8 ¡ X 5 ¡ X 7 ¡ sM (X s |x P(s) ) ¡ ¡ X 4 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡= ¡{p(X s |x P(s) ): ¡p(X G ) ¡ ¡ ¡ ¡ M (X G )} ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ∈ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  14. ? ¡ Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ CondiRoning: ¡ X 6 ¡ sM (X G ) ¡ ¡ X 8 ¡ X 5 ¡ Given ¡local ¡ credal ¡set ¡ X 7 ¡ sM (X s |x P(s) ) ¡ ¡ X 4 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡= ¡{p(X s |x P(s) ): ¡p(X G ) ¡ ¡ ¡ ¡ M (X G )} ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ∈ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  15. ? ¡ Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡Independence ¡assump>ons ¡? ¡ X 6 ¡ § Strong ¡independence ¡ X 8 ¡ § Epistemic ¡irrelevance ¡ X 5 ¡ § Epistemic ¡independence ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  16. ? ¡ Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡Independence ¡assump>ons ¡? ¡ X 6 ¡ § Strong ¡independence ¡ X 8 ¡ § Epistemic ¡irrelevance ¡ X 5 ¡ § Epistemic ¡independence ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  17. Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡ Strong ¡independence ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ SI (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 5 ¡ f M (X G ) ¡is ¡the ¡convex ¡hull ¡of ¡ ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ ka ¡set ¡of ¡mass ¡funcRons ¡p(X G ) ¡ kthat ¡saRsfy ¡the ¡usual ¡ kindependence ¡assumpRon: ¡ X 2 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡I(N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 3 ¡ X 1 ¡

  18. Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡ Strong ¡independence ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ SI (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ + ¡ X 5 ¡ Local ¡models ¡ M (X s |x P(s) ) ¡ ¡ not ¡unique! ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ f M (X G ) ¡ ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  19. Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M str (X G ) ¡ ? ¡ Strong ¡independence ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ SI (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ + ¡ X 5 ¡ Local ¡models ¡ M (X s |x P(s) ) ¡ ¡ largest ¡soluRon! ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ The ¡strong ¡extension fM str (X G ) ¡ ? ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  20. Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M str (X G ) ¡ Strong ¡independence ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ SI (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ + ¡ X 5 ¡ Local ¡models ¡ M (X s |x P(s) ) ¡ ¡ largest ¡soluRon! ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ The ¡strong ¡extension fM str (X G ) ¡is ¡the ¡ convex ¡hull ¡of ¡those ¡p(X G ) ¡for ¡which ¡ ¡ ∏ p(x G )= ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡q(x s |x P(s) ) ¡ X 2 ¡ ∈ s ¡ ¡ ¡G ¡ X 3 ¡ X 1 ¡ sM (X s |x P(s) ) ¡ ¡

  21. ? ¡ Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡Independence ¡assump>ons ¡? ¡ X 6 ¡ § Strong ¡independence ¡ X 8 ¡ § Epistemic ¡irrelevance ¡ X 5 ¡ § Epistemic ¡independence ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  22. Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡ Epistemic ¡irrelevance ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ IR (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ X 5 ¡ f M (X s |x P(s) ,x N(s) ) ¡= sM (X s |x P(s) ) ¡ ¡ X 7 ¡ X 4 ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

  23. Credal ¡networks: ¡joint ¡model ¡ M (X G ) ¡ ? ¡ Epistemic ¡irrelevance ¡ X 6 ¡ X 8 ¡ ∀ s ¡ ¡ ¡ ¡G: ¡ IR (N(s), ¡s|P(s)) ¡ ∈ + ¡ ¡local ¡credal ¡set ¡ ¡ X 5 ¡ f M (X s |x P(s) ,x N(s) ) ¡= sM (X s |x P(s) ) ¡ ¡ X 7 ¡ not ¡unique! ¡ X 4 ¡ f M (X G ) ¡ ¡ X 2 ¡ X 3 ¡ X 1 ¡

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend

T-61.3050 Machine Learning: Basic Principles Bayesian Networks Kai Puolam aki Laboratory of

T-61.3050 Machine Learning: Basic Principles Bayesian Networks Kai Puolam aki Laboratory of

Bayesian Networks Probabilistic Inference Estimating Parameters T-61.3050 Machine Learning: Basic Principles Bayesian Networks Kai Puolam aki Laboratory of Computer and Information Science (CIS) Department of Computer Science and

765 views • 60 slides
CS 331: Bayesian Networks 2 1 Bayesian Networks Youve heard about how Bayesian networks

CS 331: Bayesian Networks 2 1 Bayesian Networks Youve heard about how Bayesian networks

CS 331: Bayesian Networks 2 1 Bayesian Networks Youve heard about how Bayesian networks have revolutionized AI Youve seen what they are There are two nagging questions: 1. How do you come up with a Bayesian network

196 views • 17 slides
Bayesian networks (2) Lirong Xia Last class Bayesian networks compact, graphical

Bayesian networks (2) Lirong Xia Last class Bayesian networks compact, graphical

Bayesian networks (2) Lirong Xia Last class Bayesian networks compact, graphical representation of a joint probability distribution conditional independence 2 Bayesian network Definition of Bayesian network (Bayes net or

674 views • 23 slides
TDDC17 Bayesian Networks F 8 Ch 12, An efficient means for doing probabilistic

TDDC17 Bayesian Networks F 8 Ch 12, An efficient means for doing probabilistic

Seminar Outline Basic Probability Theory from a logical perspective TDDC17 Bayesian Networks F 8 Ch 12, An efficient means for doing probabilistic Ch 13: 13.1-13.2.1, 13.3.1 reasoning. Reasoning with Uncertainty Bayesian

697 views • 13 slides
Classification Basic concepts Decision tree Nave Bayesian classifier Model

Classification Basic concepts Decision tree Nave Bayesian classifier Model

Classification Basic concepts Decision tree Nave Bayesian classifier Model evaluation Support Vector Machines Regression Neural Networks and Deep Learning Lazy Learners (k Nearest Neighbors) Bayesian Belief

1.62k views • 137 slides
Bayesian Networks C H A P T E R 1 4 H A S S A N K H O S R A V I S P R I N G 2 0 1 1

Bayesian Networks C H A P T E R 1 4 H A S S A N K H O S R A V I S P R I N G 2 0 1 1

Bayesian Networks C H A P T E R 1 4 H A S S A N K H O S R A V I S P R I N G 2 0 1 1 Definition of Bayesian networks Representing a joint distribution by a graph Can yield an efficient factored representation for a joint

965 views • 67 slides
Bayesian networks: basic parameter learning Machine Intelligence Thomas D. Nielsen September

Bayesian networks: basic parameter learning Machine Intelligence Thomas D. Nielsen September

Bayesian networks: basic parameter learning Machine Intelligence Thomas D. Nielsen September 2008 Basic parameter learning September 2008 1 / 24 Estimation Example: Physical Measurements Mass of an atomic particle is measured in repeated

798 views • 46 slides
Bayesian Networks Youve heard about how Bayesian networks have revolutionized AI

Bayesian Networks Youve heard about how Bayesian networks have revolutionized AI

Bayesian Networks Youve heard about how Bayesian networks have revolutionized AI Youve seen what they are CS 331: Bayesian Networks 2 There are two nagging questions: 1. How do you come up with a Bayesian network

529 views • 6 slides
Probabilistic Modeling: Bayesian Networks Bioinformatics: Sequence Analysis COMP 571 - Spring

Probabilistic Modeling: Bayesian Networks Bioinformatics: Sequence Analysis COMP 571 - Spring

Probabilistic Modeling: Bayesian Networks Bioinformatics: Sequence Analysis COMP 571 - Spring 2015 Luay Nakhleh, Rice University Bayesian Networks Bayesian networks are probabilistic descriptions of the regulatory network. A Bayesian

409 views • 36 slides
1.113.5 2.113.7 Set up secure shell (OpenSSH) Setup and configure basic DNS services Setup and

1.113.5 2.113.7 Set up secure shell (OpenSSH) Setup and configure basic DNS services Setup and

2 2.113.4 Properly manage the NFS, smb, and nmb daemons 2.113.5 Setup and configure basic DNS services [] 1.113.5 2.113.7 Set up secure shell (OpenSSH) Setup and configure basic DNS services Setup and Configure basic DNS services Candidate

469 views • 6 slides
5.2 Learning Bayesian networks: General idea See Witten et al. 2011. Bayesian (belief) networks

5.2 Learning Bayesian networks: General idea See Witten et al. 2011. Bayesian (belief) networks

5.2 Learning Bayesian networks: General idea See Witten et al. 2011. Bayesian (belief) networks aim at representing probability distributions of features and how to combine them to make predictions about the likelihood that a particular

622 views • 22 slides
ECE 4524 Artificial Intelligence and Engineering Applications Lecture 19: Bayesian Networks

ECE 4524 Artificial Intelligence and Engineering Applications Lecture 19: Bayesian Networks

ECE 4524 Artificial Intelligence and Engineering Applications Lecture 19: Bayesian Networks Reading: AIAMA 14.1-14.4 Todays Schedule: Bayesian Networks Causal Reasoning Exact Inference Bayesian Networks (BN) A BN is a

206 views • 9 slides
Bayesian networks Independence Bayesian networks Markov conditions Inference by

Bayesian networks Independence Bayesian networks Markov conditions Inference by

Bayesian networks Independence Bayesian networks Markov conditions Inference by enumeration rejection sampling Gibbs sampler Independence if P(A=a,B=a) = P(A=a)P(B=b) for all a and b, then we call A and B

733 views • 19 slides
Bayesian networks 1 Outline Syntax Semantics Parameterized distributions 2 Bayesian

Bayesian networks 1 Outline Syntax Semantics Parameterized distributions 2 Bayesian

Bayesian networks 1 Outline Syntax Semantics Parameterized distributions 2 Bayesian networks A simple, graphical notation for conditional independence assertions and hence for compact specification of full joint distributions

426 views • 31 slides
Why This Matters Bayesian networks have been one of the most important contributions to the

Why This Matters Bayesian networks have been one of the most important contributions to the

Why This Matters Bayesian networks have been one of the most important contributions to the field of CS 331: Artificial Intelligence AI in the last 10-20 years Bayesian Networks Provide a way to represent knowledge in an uncertain

114 views • 7 slides
Bioinformatics: Network Analysis Probabilistic Modeling: Bayesian Networks COMP 572 (BIOS 572 /

Bioinformatics: Network Analysis Probabilistic Modeling: Bayesian Networks COMP 572 (BIOS 572 /

Bioinformatics: Network Analysis Probabilistic Modeling: Bayesian Networks COMP 572 (BIOS 572 / BIOE 564) - Fall 2013 Luay Nakhleh, Rice University 1 Bayesian Networks Bayesian networks are probabilistic descriptions of the regulatory

471 views • 36 slides
The classification of empty lattice 4 -simplices scar Iglesias Valio and Francisco Santos

The classification of empty lattice 4 -simplices scar Iglesias Valio and Francisco Santos

The classification of empty lattice 4 -simplices scar Iglesias Valio and Francisco Santos University of Cantabria, Spain March 22th, 2018 Graduate Student Meeting on Applied Algebra and Combinatorics Universitt Osnabrck Oscar Iglesias

471 views • 46 slides
Computational Geometry (Geometriske Algoritmer) the pizza meeting Kim Skak Larsen IMADA

Computational Geometry (Geometriske Algoritmer) the pizza meeting Kim Skak Larsen IMADA

Computational Geometry (Geometriske Algoritmer) the pizza meeting Kim Skak Larsen IMADA University of Southern Denmark kslarsen@imada.sdu.dk May 15, 2018 Kim Skak Larsen (CS, IMADA) Elective Courses Presentation May 15, 2018 1 / 25

278 views • 25 slides
Lower bounds for the number of small convex k -holes Oswin Aichholzer 1 , Ruy Fabila-Monroy 2 ,

Lower bounds for the number of small convex k -holes Oswin Aichholzer 1 , Ruy Fabila-Monroy 2 ,

Institute for Software Technology Graz University of Technology P 23629N18 Lower bounds for the number of small convex k -holes Oswin Aichholzer 1 , Ruy Fabila-Monroy 2 , Thomas Hackl 1 , Clemens Huemer 3 , Alexander Pilz 1 , and Birgit

831 views • 72 slides
Convex Hull Representation Conversion: cddlib and lrslib Niklas Pfister ETH Contents 1

Convex Hull Representation Conversion: cddlib and lrslib Niklas Pfister ETH Contents 1

Convex Hull Representation Conversion: cddlib and lrslib Niklas Pfister ETH Contents 1 Introduction Polytopes Minkowski-Weyl Theorem V- and H-Representation 2 Theoretical Algorithms Representation Conversion Problem Incremental Algorithm

579 views • 24 slides
Use of the domina.on property for interval valued digital signal processing O. Strauss W HAT IS

Use of the domina.on property for interval valued digital signal processing O. Strauss W HAT IS

Use of the domina.on property for interval valued digital signal processing O. Strauss W HAT IS LINEAR FILTERING ? x(t) y(t) Imprecise signal processing x k y n (t) y n = x k n-k y(t) = (x )(t) k is the impulse response of

306 views • 7 slides
Improving Method for Computation of Improving Method for Computation of Grasp Quality Metric

Improving Method for Computation of Improving Method for Computation of Grasp Quality Metric

Improving Method for Computation of Improving Method for Computation of Grasp Quality Metric Grasp Quality Metric Using Minimal Breaking Force on Objects Using Minimal Breaking Force on Objects Mana Borwornpadungkitti Advisor: Asst. Prof.

1.03k views • 86 slides
Robust Analysis using RoMulOC for the Longitudinal Control of a Civil Aircraft Guilherme

Robust Analysis using RoMulOC for the Longitudinal Control of a Civil Aircraft Guilherme

Robust Analysis using RoMulOC for the Longitudinal Control of a Civil Aircraft Guilherme Chevarria Dimitri Peaucelle Denis Arzelier Guilhem Puyou IEEE-MSC - Yokohama - September 8-10, 2010 Introduction Test robust analysis tools on

232 views • 22 slides
Fatigue Endurance under Multiaxial Loadings Prof. Edgar Mamiya Prof. Jos Alexander Arajo

Fatigue Endurance under Multiaxial Loadings Prof. Edgar Mamiya Prof. Jos Alexander Arajo

Fatigue Endurance under Multiaxial Loadings Prof. Edgar Mamiya Prof. Jos Alexander Arajo Universidade de Braslia Dept of Mechanical Engineering mamiya@unb.br US-South America Workshop August 3, 2004 Goal: To propose a fatigue model

402 views • 27 slides

More recommend