(Tartu Ülikool, 2024) Alesma, Karl-Joan; Lember, Jüri, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Varjatud Markovi ahelate segmenteerimiseks on olemas mitmeid algoritme nagu näiteks Viterbi ja PMAP, seejuures mõlemal on omad puudused. Me nimetame murdepunktideks indekseid, mille korral vaadeldava vektori väärtus muutub. Selles töös uurime segmenteerimist, kus kasutame ära praktikas teinekord esinevat informatsiooni murdepunktide kohta või selle puudumisel ennustame, millised need murdepunktid võiksid olla. Nende leidmiseks toome
sisse uue kaofunktsiooni, mis põhineb Binderi kaofunktsioonil, ning näitame, et sellele vastavat riski on võimalik minimiseerida kasutades dünaamilist planeerimist. Kirjeldame ära tulemused kaheastmeliseks segmenteerimiseks ning
selle variatsioonide jaoks. Töö praktilises osas illustreerime mõningaid leitud algoritme ühe konkreetse mudeli korral.