Comparison of randomized branch sampling with and without replacement at the first stage

Abstract

Use of field measurements in fatigue analysis of forestry cranes

Tässä työssä on esitetty väsyttävän kuormituksen mittaamiseen ja mittausdatan jälkikäsittelyyn sekä väsymismitoitukseen liittyviä menetelmiä. Menetelmien sovelluskohteena oli metsäkoneen kuormain, joka on väsyttävästi kuormitettu hitsattu rakenne. Teoriaosassa on kuvattu väsymisilmiötä ja väsymismitoitusmenetelmiä sekä kuormitusten tunnistamiseen ja mittausten jälkikäsittelyyn liittyviä menetelmiä. Yleisimmin käytettyjen väsymismitoitusmenetelmien rinnalle on esitetty luotettavuuteen perustuvaa väsymismitoitusmenetelmää. Kuormainten suunnittelussa on keveys- j a kestoikävaatimusten takia erityisen suuri merkitys väsymisen huomioimisella. Rakenteille on ominaista tietyt toiminnan kannalta välttämättömät hitsatut yksityiskohdat, jotka usein määräävät koko rakenteen kestoiän. Koska nämä ongelmakohdat pystytään useimmiten tunnistamaan jo suunnitteluvaiheessa, voidaan yksityiskohtien muotoilulla usein parantaa huomattavasti koko rakenteen kestoikää. Näiden yksityiskohtien optimointi on osittain mahdollista toteuttaa ilman kuormituskertymätietoa, mutta useimmiten kuormitusten tunnistaminen on edellytys parhaan ratkaisun löytymiselle. Tällöin toistaiseksi paras keino todellisen väsyttävän kuormituksen tunnistamiseksi on pitkäaikaiset kenttämittaukset. Kenttämittauksilla selvitetään rakenteeseen kohdistuvat kuormitukset venymäliuskojen avulla. Kuormitusten tunnistamisella on erityisen suuri merkitys kun halutaan määrittää rakenteen kestoikä. Väsyminen ja väsyttävä kuormitus ovat kuitenkin tilastollisia muuttujia j a yksittäiselle rakenteelle ei ole mahdollista määrittää tarkkaa k estoikää. Tilastollisia menetelmiä käyttäen on kuitenkin mahdollista määrittää rakenteen vaurioitumisriski. Laskettaessa vaurioitumisriskiä suurelle määrälle yksittäisiä rakenteita voidaan muodostaa tarkkojakin ennusteita mahdollisten vaurioiden lukumäärästä. Tällöin kuormituskertymätiedosta voi olla tavanomaisen suunnittelun lisäksi laajempaa hyötyä esimerkiksi takuukäsittelyssä. Tässä työssä on sovellettu esitettyjä teorioita käytännössä metsäkoneen harvesterin puomiston väsymistarkasteluun. Kyseisen rakenteen kuormituksia mitattiin kahden viikon aikana yhteensä 35 tuntia, jonka perusteella laskettiin väsyttävän kuormituksen tilastollinen jakauma esimerkkitapaukselle. Mittauksen perusteella ei voitu tehdä kuitenkaan johtopäätöksiä tuotteen koko elinkaaren kuormituksista eikä muiden samanlaisten tuotteiden kuormituksista, koska mitattu otos oli suhteellisen lyhyt ja rajoittui vain yhteen käyttäjään ja muutamaan käyttökohteeseen. Menetelmien testaamiseksi kyseinen otos oli kuitenkin riittävä. Kuormituskertymätietoa käytettiin hyväksi myös laatumääritysten muodostamisessaesimerkkitapaukselle. Murtumismekaniikkaan perustuvalla menetelmällä arvioitiinharvesteripilarin valun mahdollisten valuvirheiden suurin sallittu koko. Luotettavuuteen pohjautuvan mitoitusmenettelyn tarve näyttää olevanlisääntymässä, joten pitkäaikaisten kenttämittausten tehokas hyödyntäminen tulee olemaan keskeinen osa väsymismitoitusta lähitulevaisuudessa. Menetelmiä olisi mahdollista tehostaa yhdistämällä kuormituskertymään erilaisia kuormitusten suhteen riippuvia tunnettuja suureita kuten käsiteltävän puun halkaisija. Todellisettuotekohtaiset tilastolliset jakaumat kuormituksista voitaisiin muodostaa mahdollisesti tehokkaammin, jos esimerkiksi kuormitusten riippuvuus metsätyypistä pystyttäisiin ensin määrittämään.

Todennäköisyyspohjaisen paloanalyysimenetelmän kehittäminen ydinvoimalaitoksella

Diplomityössä on tutustuttu ydinvoimalaitosten paloriskejä käsittelevään todennäköisyyspohjaiseen turvallisuusanalyysiin. Tavoitteena on ollut Olkiluoto 1 ja 2 laitosyksiköiden paloanalyysimenetelmän kehittäminen. Työssä esitetään paloanalyysin pääpiirteet, kaksi erilaista palotaajuuksien estimointimenetelmää sekä palojen leviämisen arviointimenetelmiä. Palotaajuuksien estimointimenetelmistä keskitytään Berryn menetelmän sekä NUREG/CR-6850-palotaajuuslaskentamenetelmän tarkasteluun. Palon leviämisen arvioinnissa on esitetty kolmen erilaisen virtausteknisen laskentatyökalun perusteet sekä palon leviämistodennäköisyyksiä arvioivan Probabilistic Fire Simulator (PFS) -ohjelman käyttöä. Työn aikana on laskettu molemmilla palotaajuuden estimointimenetelmillä palotaajuuksia eri tyyppisille huonetiloille. Berryn menetelmän palotaajuudet olivat pääosin alhaisempia kuin NUREG/CR-6850-menetelmällä lasketut palotaajuudet. Palon leviämistarkastelussa on tutkittu ydinvoimalaitoksen relehuoneen tulipaloa. PFS:n avulla laskettujen leviämistodennäköisyyksien arvoja on vertailtu TVO:n paloanalyysissa käytettyihin kvalitatiivisiin peittokertoimiin. Palon leviämistodennäköisyys eri osajärjestelmien välillä todettiin suuresti riippuvan analyysissaoletetuista vaurioitumislämpötiloista. Tutkittuja menetelmiä hyödyntäen diplomityössä kehitettiin paloanalyysimenetelmäkuvaus. Menetelmäkuvauksessa huonetilojen paloriskit kartoitetaan aluksi Berryn menetelmällä. Näin kaikille laitoksen huonetiloille saadaan arvioitua palotaajuus sekä paloalkutapahtumaluokkien sydänvauriotaajuus. Seuraavaksi suoritetaan valintamenettely, jossa valitut kriteerit täyttäville huonetiloille tehdään tarkentava palotaajuuslaskenta. Tarkentava palotaajuuslaskenta perustuu NUREG/CR-6850-menetelmän mukaisesti huonetilojen realistisiin syttymislähteisiin. Kriittisimpien huonetilojen osalta palon leviämisen arviointiin on tarkoitus hyödyntää numeerista simulointia.

Utilisation of Short Term Electricity Derivatives in Industrial Energy Management

Työn päätavoite on selvittää kuinka erityisesti sähkön markkinahinnan ennustamiseen ja johdannaismarkkinoiden tietämykseen perustuva lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntäminen tapahtuu teollisessa energianhallinnassa. Tätä aihetta lähestytään luomalla prosessi lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntämiselle. Prosessi esitellään ja selvitetään aina lähtökohdista todelliseen kaupankäyntiin asti erillisen esimerkkitehtaan avulla.Lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntäminen teollisessa energianhallinnassa perustuu pääosin tulevaisuuden odotuksiin sähkön markkinahinnan kehittymisestä sekä tehtaiden operatiiviseen tilanteeseen. Operatiiviseen tilanteeseen perustuva lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten kaupankäynti on pääasiassa pitkän tähtäimen suojausten sopeuttamista lyhyelle tähtäimelle sopivaksi.Hinnan ennustamisella on suuri rooli lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntämisprosessissa. Työssä esitelty hinnan ennustamismalli on sopiva päivä- ja viikkotason Nord Poolin Elspot -systeemihinnan ennustamiseen. Elspot -systeemihinnan ennustamismalli on suunniteltu käytännönläheiseksi ja sen perustana ovat todelliset fysikaaliset ja mitattavat suureet. Futuurimarkkinatietämys on tarpeen lyhyen tähtäimen johdannaisia käytettäessä. Työssä tutkitaan yleisiä markkinoiden odotuksia ja futuurimarkkinoiden tietoisuuden kehittymistä koskien tulevaa vallitsevaa tilannetta. Työssä luodaan myös työkalu, mikä auttaa kaupan laatijaa muodostamaan suuntaa-antavat todennäköisyydet eri hintanäkemyksille ja paikallistamaan mahdolliset markkinoiden epätodennäköiset hintaodotukset.Kokemukset Elspot -systeemihinnan ennustamismallin soveltamisesta ovat lupaavia. Lisäksi havainnot futuurimarkkinoiden käyttäytymisestä Nord Poolissa ja muodostettu työkalu suuntaa-antavien todennäköisyyksien selvittämiseksi auttavat kaupan laatijaa päätöksenteossa. Lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntäminen teollisessa energianhallinnassa on periaatteessa mahdollista esitellyn prosessin avulla, vaikka täydellinen käyttöönotto vaatisi vielä joitakin järjestelyjä. Keskittymällä tilanteisiin jotka työssä kuvatulla prosessilla ovat hoidettavissa, työssä määritellyllä menettelyllä on mahdollisuudet saavuttaa epäedullisen hintakehityksen riskin väheneminen ja parempi taloudellinen tulos teollisen energianhallinnan sähkökaupankäynnissä.

Colligation and Cross Moment-Based Approaches for Independent Component Analysis

Diplomityössä on käsitelty uudenlaisia menetelmiä riippumattomien komponenttien analyysiin(ICA): Menetelmät perustuvat colligaatioon ja cross-momenttiin. Colligaatio menetelmä perustuu painojen colligaatioon. Menetelmässä on käytetty kahden tyyppisiä todennäköisyysjakaumia yhden sijasta joka perustuu yleiseen itsenäisyyden kriteeriin. Työssä on käytetty colligaatio lähestymistapaa kahdella asymptoottisella esityksellä. Gram-Charlie ja Edgeworth laajennuksia käytetty arvioimaan todennäköisyyksiä näissä menetelmissä. Työssä on myös käytetty cross-momentti menetelmää joka perustuu neljännen asteen cross-momenttiin. Menetelmä on hyvin samankaltainen FastICA algoritmin kanssa. Molempia menetelmiä on tarkasteltu lineaarisella kahden itsenäisen muuttajan sekoituksella. Lähtö signaalit ja sekoitetut matriisit ovattuntemattomia signaali lähteiden määrää lukuunottamatta. Työssä on vertailtu colligaatio menetelmään ja sen modifikaatioita FastICA:an ja JADE:en. Työssä on myös tehty vertailu analyysi suorituskyvyn ja keskusprosessori ajan suhteen cross-momenttiin perustuvien menetelmien, FastICA:n ja JADE:n useiden sekoitettujen parien kanssa.

Todennäköisyyspohjaisen kaapelipaloriskianalyysimenetelmän kehittäminen ydinvoimalaitokselle

Ydinenergian tuottamisessa turvallisuus on tärkeää. Todennäköisyyspohjaisella riskianalyysillä voidaan arvioida turvallisuusvaatimusten täyttymistä eri tilanteissa. Tässä diplomityössä tarkastellaan todennäköisyyspohjaisen riskianalyysin käyttöä ydinvoimalaitoksen kaapelipalojen vaikutusten arvioinnissa. Työn tarkoituksena on omalta osaltaan edistää ydinvoimalaitosten kaapelipaloturvallisuuden parantamista. Työssä esitellään todennäköisyyspohjaisen riskianalyysin ja todennäköisyyspohjaisen paloanalyysin periaatteet sekä nykyiset kaapelipaloanalyysimenetelmät. Olemassa olevien menetelmien pohjalta kehitettiin menetelmä Olkiluoto 1 ja 2 laitosyksiköiden kaapelipaloturvallisuuden arviointiin. Työssä tarkastellaan myös maailmalla sattuneita kaapelipaloja sekä ydinvoimalaitosten palosimulointiin kehitettyä ohjelmistoa. Työssä kehitetty kaapelipaloanalyysi jakautuu kahteen päävaiheeseen: virtapiirien vika-analyysiin ja virtapiirivikojen todennäköisyysanalyysiin. Virtapiirien vika-analyysi käsittää kaapeleiden vikamoodien, virtapiirien vikaantumisluokkien sekä vikaantumisten vaikutuksien määrittämisen. Virtapiirivikojen todennäköisyysanalyysissä määritetään puolestaan vikaantumistodennäköisyydet kaapelipalokokeiden tulosten pohjalta. Kehitettyä analyysimenetelmää sovellettiin esimerkinomaisesti Olkiluoto 1 ja 2 laitosyksiköiden kahdelle eri huonetilalle. Tuloksena saatiin turvallisuudelle tärkeiden järjestelmien virtapiirien vikaantumismallit sekä niiden todennäköisyydet. Tulosten perusteella voidaan todeta, että työssä kehitetty kaapelipaloanalyysimenetelmä toimi hyvin. Tulevaisuudessa menetelmää on tarkoitus hyödyntää Olkiluoto 1 ja 2 -laitosyksiköiden kaapelipaloturvallisuuden arvioinnissa.

Statistical Methods for Conservation and Alignment Quality in Proteins

Construction of multiple sequence alignments is a fundamental task in Bioinformatics. Multiple sequence alignments are used as a prerequisite in many Bioinformatics methods, and subsequently the quality of such methods can be critically dependent on the quality of the alignment. However, automatic construction of a multiple sequence alignment for a set of remotely related sequences does not always provide biologically relevant alignments.Therefore, there is a need for an objective approach for evaluating the quality of automatically aligned sequences. The profile hidden Markov model is a powerful approach in comparative genomics. In the profile hidden Markov model, the symbol probabilities are estimated at each conserved alignment position. This can increase the dimension of parameter space and cause an overfitting problem. These two research problems are both related to conservation. We have developed statistical measures for quantifying the conservation of multiple sequence alignments. Two types of methods are considered, those identifying conserved residues in an alignment position, and those calculating positional conservation scores. The positional conservation score was exploited in a statistical prediction model for assessing the quality of multiple sequence alignments. The residue conservation score was used as part of the emission probability estimation method proposed for profile hidden Markov models. The results of the predicted alignment quality score highly correlated with the correct alignment quality scores, indicating that our method is reliable for assessing the quality of any multiple sequence alignment. The comparison of the emission probability estimation method with the maximum likelihood method showed that the number of estimated parameters in the model was dramatically decreased, while the same level of accuracy was maintained. To conclude, we have shown that conservation can be successfully used in the statistical model for alignment quality assessment and in the estimation of emission probabilities in the profile hidden Markov models.

Hankintojen johtamisen riskikartoitus: Case tutkimus

Tutkielma käsittelee kohdeyrityksen hankintatoimen riskitekijöitä sekä riskienhallintaa. Tutkielmassa tehdään kohdeyritykselle riskikartoitus sekä analysoidaan tärkeimpiä riskitekijöitä ja tunnistetaan kohdeyritykselle uusia riskinäkökulmia. Tässä tutkielmassa emipiirinen osuus keskittyy kohdeyrityksen tämänhetkiseen riskienhallintaan sekä riskitekijöihin, joita yritys kohtaa. Teoreettinen osuus toimii tutkielman viitekehyksenä riskitekijöiden ja riskienhallinnan osalta sekä antaa työkalut tutkielman empiiriselle analyysille. Tutkimus on toteutettu kvalitatiivisena haastattelututkimuksena sekä analysoitu teoreettisten mallien avulla. Työssä esitetään teoreettisia riskimalleja ja työkaluja riskienhallinnalle sekä riskiprosessille. Lisäksi esitetään kohdeyrityksen riskien arviointitaulukko sekä riskikartoitustaulukot. Riskille ominaista on sen toteutumisesta aiheutuneet vahingot tai kustannukset. Hankintatoimen riskit ovat lähinnä liiketoiminnallisia riskejä, joiden taustalla nähdään aina olevan tuotto-odotuksia. Riskienhallinnalla tarkoitetaan toimia joita tehdään riskien toteutumisen todennäköisyyden minimoimiseksi sekä toteutumisesta koituvien kustannuksien ja vahinkojen minimoimiseksi.

Computational methods for tactical simulations

Tämä taktiikan tutkimus keskittyy tietokoneavusteisen simuloinnin laskennallisiin menetelmiin, joita voidaan käyttää taktisen tason sotapeleissä. Työn tärkeimmät tuotokset ovat laskennalliset mallit todennäköisyyspohjaisen analyysin mahdollistaviin taktisen tason taistelusimulaattoreihin, joita voidaan käyttää vertailevaan analyysiin joukkue-prikaatitason tarkastelutilanteissa. Laskentamallit keskittyvät vaikuttamiseen. Mallit liittyvät vahingoittavan osuman todennäköisyyteen, jonka perusteella vaikutus joukossa on mallinnettu tilakoneina ja Markovin ketjuina. Edelleen näiden tulokset siirretään tapahtumapuuanalyysiin operaation onnistumisen todennäköisyyden osalta. Pienimmän laskentayksikön mallinnustaso on joukkue- tai ryhmätasolla, jotta laskenta-aika prikaatitason sotapelitarkasteluissa pysyisi riittävän lyhyenä samalla, kun tulokset ovat riittävän tarkkoja suomalaiseen maastoon. Joukkueiden mies- ja asejärjestelmävahvuudet ovat jakaumamuodossa, eivätkä yksittäisiä lukuja. Simuloinnin integroinnissa voidaan käyttää asejärjestelmäkohtaisia predictor corrector –parametreja, mikä mahdollistaa aika-askelta lyhytaikaisempien taistelukentän ilmiöiden mallintamisen. Asemallien pohjana ovat aiemmat tutkimukset ja kenttäkokeet, joista osa kuuluu tähän väitöstutkimukseen. Laskentamallien ohjelmoitavuus ja käytettävyys osana simulointityökalua on osoitettu tekijän johtaman tutkijaryhmän ohjelmoiman ”Sandis”- taistelusimulointiohjelmiston avulla, jota on kehitetty ja käytetty Puolustusvoimien Teknillisessä Tutkimuslaitoksessa. Sandikseen on ohjelmoitu karttakäyttöliittymä ja taistelun kulkua simuloivia laskennallisia malleja. Käyttäjä tai käyttäjäryhmä tekee taktiset päätökset ja syöttää nämä karttakäyttöliittymän avulla simulointiin, jonka tuloksena saadaan kunkin joukkuetason peliyksikön tappioiden jakauma, keskimääräisten tappioiden osalta kunkin asejärjestelmän aiheuttamat tappiot kuhunkin maaliin, ammuskulutus ja radioyhteydet ja niiden tila sekä haavoittuneiden evakuointi-tilanne joukkuetasolta evakuointisairaalaan asti. Tutkimuksen keskeisiä tuloksia (kontribuutio) ovat 1) uusi prikaatitason sotapelitilanteiden laskentamalli, jonka pienin yksikkö on joukkue tai ryhmä; 2) joukon murtumispisteen määritys tappioiden ja haavoittuneiden evakuointiin sitoutuvien taistelijoiden avulla; 3) todennäköisyyspohjaisen riskianalyysin käyttömahdollisuus vertailevassa tutkimuksessa sekä 4) kokeellisesti testatut tulen vaikutusmallit ja 5) toimivat integrointiratkaisut. Työ rajataan maavoimien taistelun joukkuetason todennäköisyysjakaumat luovaan laskentamalliin, kenttälääkinnän malliin ja epäsuoran tulen malliin integrointimenetelmineen sekä niiden antamien tulosten sovellettavuuteen. Ilmasta ja mereltä maahan -asevaikutusta voidaan tarkastella, mutta ei ilma- ja meritaistelua. Menetelmiä soveltavan Sandis -ohjelmiston malleja, käyttötapaa ja ohjelmistotekniikkaa kehitetään edelleen. Merkittäviä jatkotutkimuskohteita mallinnukseen osalta ovat muun muassa kaupunkitaistelu, vaunujen kaksintaistelu ja maaston vaikutus tykistön tuleen sekä materiaalikulutuksen arviointi.

Mapping financial stability

The ongoing global financial crisis has demonstrated the importance of a systemwide, or macroprudential, approach to safeguarding financial stability. An essential part of macroprudential oversight concerns the tasks of early identification and assessment of risks and vulnerabilities that eventually may lead to a systemic financial crisis. Thriving tools are crucial as they allow early policy actions to decrease or prevent further build-up of risks or to otherwise enhance the shock absorption capacity of the financial system. In the literature, three types of systemic risk can be identified: i ) build-up of widespread imbalances, ii ) exogenous aggregate shocks, and iii ) contagion. Accordingly, the systemic risks are matched by three categories of analytical methods for decision support: i ) early-warning, ii ) macro stress-testing, and iii ) contagion models. Stimulated by the prolonged global financial crisis, today's toolbox of analytical methods includes a wide range of innovative solutions to the two tasks of risk identification and risk assessment. Yet, the literature lacks a focus on the task of risk communication. This thesis discusses macroprudential oversight from the viewpoint of all three tasks: Within analytical tools for risk identification and risk assessment, the focus concerns a tight integration of means for risk communication. Data and dimension reduction methods, and their combinations, hold promise for representing multivariate data structures in easily understandable formats. The overall task of this thesis is to represent high-dimensional data concerning financial entities on lowdimensional displays. The low-dimensional representations have two subtasks: i ) to function as a display for individual data concerning entities and their time series, and ii ) to use the display as a basis to which additional information can be linked. The final nuance of the task is, however, set by the needs of the domain, data and methods. The following ve questions comprise subsequent steps addressed in the process of this thesis: 1. What are the needs for macroprudential oversight? 2. What form do macroprudential data take? 3. Which data and dimension reduction methods hold most promise for the task? 4. How should the methods be extended and enhanced for the task? 5. How should the methods and their extensions be applied to the task? Based upon the Self-Organizing Map (SOM), this thesis not only creates the Self-Organizing Financial Stability Map (SOFSM), but also lays out a general framework for mapping the state of financial stability. This thesis also introduces three extensions to the standard SOM for enhancing the visualization and extraction of information: i ) fuzzifications, ii ) transition probabilities, and iii ) network analysis. Thus, the SOFSM functions as a display for risk identification, on top of which risk assessments can be illustrated. In addition, this thesis puts forward the Self-Organizing Time Map (SOTM) to provide means for visual dynamic clustering, which in the context of macroprudential oversight concerns the identification of cross-sectional changes in risks and vulnerabilities over time. Rather than automated analysis, the aim of visual means for identifying and assessing risks is to support disciplined and structured judgmental analysis based upon policymakers' experience and domain intelligence, as well as external risk communication.

FUTURES OF FINNISH FOOD SYSTEM BY 2050. The perspective of resilience

Modern food systems face complex global challenges such as climate change, resource scarcities, population growth, concentration and globalization. It is not possible to forecast how all these challenges will affect food systems, but futures research methods provide possibilities to enable better understanding of possible futures and that way increases futures awareness. In this thesis, the two-round online Delphi method was utilized to research experts’ opinions about the present and the future resilience of the Finnish food system up to 2050. The first round questionnaire was constructed based on the resilience indicators developed for agroecosystems. Sub-systems in the study were primary production (main focus), food industry, retail and consumption. Based on the results from the first round, the future images were constructed for primary production and food industry sub-sections. The second round asked experts’ opinion about the future images’ probability and desirability. In addition, panarchy scenarios were constructed by using the adaptive cycle and panarchy frameworks. Furthermore, a new approach to general resilience indicators was developed combining “categories” of the social ecological systems (structure, behaviors and governance) and general resilience parameters (tightness of feedbacks, modularity, diversity, the amount of change a system can withstand, capacity of learning and self- organizing behavior). The results indicate that there are strengths in the Finnish food system for building resilience. According to experts organic farms and larger farms are perceived as socially self-organized, which can promote innovations and new experimentations for adaptation to changing circumstances. In addition, organic farms are currently seen as the most ecologically self-regulated farms. There are also weaknesses in the Finnish food system restricting resilience building. It is important to reach optimal redundancy, in which efficiency and resilience are in balance. In the whole food system, retail sector will probably face the most dramatic changes in the future, especially, when panarchy scenarios and the future images are reflected. The profitability of farms is and will be a critical cornerstone of the overall resilience in primary production. All in all, the food system experts have very positive views concerning the resilience development of the Finnish food system in the future. Sometimes small and local is beautiful, sometimes large and international is more resilient. However, when probabilities and desirability of the future images were questioned, there were significant deviations. It appears that experts do not always believe desirable futures to materialize.

Generative Part-Based Gabor Object Detector

Object detection is a fundamental task of computer vision that is utilized as a core part in a number of industrial and scientific applications, for example, in robotics, where objects need to be correctly detected and localized prior to being grasped and manipulated. Existing object detectors vary in (i) the amount of supervision they need for training, (ii) the type of a learning method adopted (generative or discriminative) and (iii) the amount of spatial information used in the object model (model-free, using no spatial information in the object model, or model-based, with the explicit spatial model of an object). Although some existing methods report good performance in the detection of certain objects, the results tend to be application specific and no universal method has been found that clearly outperforms all others in all areas. This work proposes a novel generative part-based object detector. The generative learning procedure of the developed method allows learning from positive examples only. The detector is based on finding semantically meaningful parts of the object (i.e. a part detector) that can provide additional information to object location, for example, pose. The object class model, i.e. the appearance of the object parts and their spatial variance, constellation, is explicitly modelled in a fully probabilistic manner. The appearance is based on bio-inspired complex-valued Gabor features that are transformed to part probabilities by an unsupervised Gaussian Mixture Model (GMM). The proposed novel randomized GMM enables learning from only a few training examples. The probabilistic spatial model of the part configurations is constructed with a mixture of 2D Gaussians. The appearance of the parts of the object is learned in an object canonical space that removes geometric variations from the part appearance model. Robustness to pose variations is achieved by object pose quantization, which is more efficient than previously used scale and orientation shifts in the Gabor feature space. Performance of the resulting generative object detector is characterized by high recall with low precision, i.e. the generative detector produces large number of false positive detections. Thus a discriminative classifier is used to prune false positive candidate detections produced by the generative detector improving its precision while keeping high recall. Using only a small number of positive examples, the developed object detector performs comparably to state-of-the-art discriminative methods.

FUTURES OF FINNISH FOOD SYSTEM BY 2050. The perspective of resilience

Modern food systems face complex global challenges such as climate change, resource scarcities, population growth, concentration and globalization. It is not possible to forecast how all these challenges will affect food systems, but futures research methods provide possibilities to enable better understanding of possible futures and that way increases futures awareness. In this thesis, the two-round online Delphi method was utilized to research experts’ opinions about the present and the future resilience of the Finnish food system up to 2050. The first round questionnaire was constructed based on the resilience indicators developed for agroecosystems. Sub-systems in the study were primary production (main focus), food industry, retail and consumption. Based on the results from the first round, the future images were constructed for primary production and food industry sub-sections. The second round asked experts’ opinion about the future images’ probability and desirability. In addition, panarchy scenarios were constructed by using the adaptive cycle and panarchy frameworks. Furthermore, a new approach to general resilience indicators was developed combining “categories” of the social ecological systems (structure, behaviors and governance) and general resilience parameters (tightness of feedbacks, modularity, diversity, the amount of change a system can withstand, capacity of learning and self- organizing behavior). The results indicate that there are strengths in the Finnish food system for building resilience. According to experts organic farms and larger farms are perceived as socially self-organized, which can promote innovations and new experimentations for adaptation to changing circumstances. In addition, organic farms are currently seen as the most ecologically self-regulated farms. There are also weaknesses in the Finnish food system restricting resilience building. It is important to reach optimal redundancy, in which efficiency and resilience are in balance. In the whole food system, retail sector will probably face the most dramatic changes in the future, especially, when panarchy scenarios and the future images are reflected. The profitability of farms is and will be a critical cornerstone of the overall resilience in primary production. All in all, the food system experts have very positive views concerning the resilience development of the Finnish food system in the future. Sometimes small and local is beautiful, sometimes large and international is more resilient. However, when probabilities and desirability of the future images were questioned, there were significant deviations. It appears that experts do not always believe desirable futures to materialize.

Modeling Energy Futures Returns With Markov Regime Switching Model

Financial time series have a tendency of abruptly changing their behavior and maintain this behavior for several consecutive periods, and commodity futures returns are not an exception. This quality proposes that nonlinear models, as opposed to linear models, can more accurately describe returns and volatility. Markov regime switching models are able to match this behavior and have become a popular way to model financial time series. This study uses Markov regime switching model to describe the behavior of energy futures returns on a commodity level, because studies show that commodity futures are a heterogeneous asset class. The purpose of this thesis is twofold. First, determine how many regimes characterize individual energy commodities’ returns in different return frequencies. Second, study the characteristics of these regimes. We extent the previous studies on the subject in two ways: We allow for the possibility that the number of regimes may exceed two, as well as conduct the research on individual commodities rather than on commodity indices or subgroups of these indices. We use daily, weekly and monthly time series of Brent crude oil, WTI crude oil, natural gas, heating oil and gasoil futures returns over 1994–2014, where available, to carry out the study. We apply the likelihood ratio test to determine the sufficient number of regimes for each commodity and data frequency. Then the time series are modeled with Markov regime switching model to obtain the return distribution characteristics of each regime, as well as the transition probabilities of moving between regimes. The results for the number of regimes suggest that daily energy futures return series consist of three to six regimes, whereas weekly and monthly returns for all energy commodities display only two regimes. When the number of regimes exceeds two, there is a tendency for the time series of energy commodities to form groups of regimes. These groups are usually quite persistent as a whole because probability of a regime switch inside the group is high. However, individual regimes in these groups are not persistent and the process oscillates between these regimes frequently. Regimes that are not part of any group are generally persistent, but show low ergodic probability, i.e. rarely prevail in the market. This study also suggests that energy futures return series characterized with two regimes do not necessarily display persistent bull and bear regimes. In fact, for the majority of time series, bearish regime is considerably less persistent. Rahoituksen aikasarjoilla on taipumus arvaamattomasti muuttaa käyttäytymistään ja jatkaa tätä uutta käyttäytymistä useiden periodien ajan, eivätkä hyödykefutuurien tuotot tee tähän poikkeusta. Tämän ominaisuuden johdosta lineaaristen mallien sijasta epälineaariset mallit pystyvät tarkemmin kuvailemaan esimerkiksi tuottojen jakauman parametreja. Markov regiiminvaihtomallit pystyvät vangitsemaan tämän ominaisuuden ja siksi niistä on tullut suosittuja rahoituksen aikasarjojen mallintamisessa. Tämä tutkimus käyttää Markov regiiminvaihtomallia kuvaamaan yksittäisten energiafutuurien tuottojen käyttäytymistä, sillä tutkimukset osoittavat hyödykefutuurien olevan hyvin heterogeeninen omaisuusluokka. Tutkimuksen tarkoitus on selvittää, kuinka monta regiimiä tarvitaan kuvaamaan energiafutuurien tuottoja eri tuottofrekvensseillä ja mitkä ovat näiden regiimien ominaisuudet. Aiempaa tutkimusta aiheesta laajennetaan määrittämällä regiimien lukumäärä tilastotieteellisen testauksen menetelmin sekä tutkimalla energiafutuureja yksittäin; ei indeksi- tai alaindeksitasolla. Tutkimuksessa käytetään päivä-, viikko- ja kuukausiaikasarjoja Brent-raakaöljyn, WTI-raakaöljyn, maakaasun, lämmitysöljyn ja polttoöljyn tuotoista aikaväliltä 1994–2014, siltä osin kuin aineistoa on saatavilla. Likelihood ratio -testin avulla estimoidaan kaikille aikasarjoille regiimien määrä,jonka jälkeen Markov regiiminvaihtomallia hyödyntäen määritetään yksittäisten regiimientuottojakaumien ominaisuudet sekä regiimien välinen transitiomatriisi. Tulokset regiimien lukumäärän osalta osoittavat, että energiafutuurien päiväkohtaisten tuottojen aikasarjoissa regiimien lukumäärä vaihtelee kolmen ja kuuden välillä. Viikko- ja kuukausituottojen kohdalla kaikkien energiafutuurien prosesseissa regiimien lukumäärä on kaksi. Kun regiimejä on enemmän kuin kaksi, on prosessilla taipumus muodostaa regiimeistä koostuvia ryhmiä. Prosessi pysyy ryhmän sisällä yleensä pitkään, koska todennäköisyys siirtyä ryhmään kuuluvien regiimien välillä on suuri. Yksittäiset regiimit ryhmän sisällä eivät kuitenkaan ole kovin pysyviä. Näin ollen prosessi vaihtelee ryhmän sisäisten regiimien välillä tiuhaan. Regiimit, jotka eivät kuulu ryhmään, ovat yleensä pysyviä, mutta prosessi ajautuu niihin vain harvoin, sillä todennäköisyys siirtyä muista regiimeistä niihin on pieni. Tutkimuksen tulokset osoittavat myös, että prosesseissa, joita ohjaa kaksi regiimiä, nämä regiimit eivät välttämättä ole pysyvät bull- ja bear-markkinatilanteet. Tulokset osoittavat sen sijaan, että bear-markkinatilanne on energiafutuureissa selvästi vähemmän pysyvä.