| project |
| project_id |
IBS1075351 |
| agency |
GA AV ČR |
| ARLID |
cav_un_auth*0001804 |
|
| project |
| project_id |
GA102/03/0049 |
| agency |
GA ČR |
| ARLID |
cav_un_auth*0001805 |
|
| project |
| project_id |
GA102/01/0608 |
| agency |
GA ČR |
| ARLID |
cav_un_auth*0004074 |
|
| research |
CEZ:AV0Z1075907 |
| abstract
(eng) |
Majority of complex non-linear systems can be successfully modelled by a finite probabilistic mixture of linear models. The mixture model can be handled analytically, which is important for control of the system as well as for decision making.This paper introduces a new estimation algorithm, which is based on minimization of Kullback-Leibler distance between the proper Bayesian posterior density and an approximate posterior density of good properties. |
| abstract
(cze) |
Většina složitých nelineárních systémů se dá úspěšně modelovat konečnou pravděpodobnostní směsí lineárních modelů. S tímto směsový modelem se dá pracovat analyticky, což je velmi důležité jak pro řídící tak pro rozhodovací úlohy. Tento článek představuje nový odhadovací algoritmus, který je založen na minimalizaci Klullback-Leiblerovy vzdálenosti mezi správnou Bayesovskou posteriorní hustotou a její aproximací určitých dobrých vlastností |
| action |
| ARLID |
cav_un_auth*0129852 |
| name |
Workshop on Computer-Intensive Methods in Control and Data Processing 2004 |
| place |
Prague |
| dates |
12.05.2004-14.05.2004 |
| country |
CZ |
|
| reportyear |
2005 |
| RIV |
BB |
| permalink |
http://hdl.handle.net/11104/0013423 |
| ID_orig |
UTIA-B 20040052 |
| arlyear |
2004 |
| mrcbU63 |
cav_un_epca*0033112 Multiple Participant Decision Making 0-9751004-5-9 39 54 Adelaide Advanced Knowledge International 2004 International Series on Advanced Intelligence. 9 |
| mrcbU67 |
Andrýsek J. 340 |
| mrcbU67 |
Kárný M. 340 |
| mrcbU67 |
Kracík J. 340 |