Přejít k obsahu


Design of a Robust Fusion of Probability Densities

Citace:
AJGL, J., ŠIMANDL, M. Design of a Robust Fusion of Probability Densities. In Proceedings of the 2015 American Control Conference. Chicago: IEEE, 2015. s. 4204-4209. ISBN: 978-1-4799-8684-2 , ISSN: 0743-1619
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Design of a Robust Fusion of Probability Densities
Rok vydání: 2015
Místo konání: Chicago
Název zdroje: IEEE
Autoři: Ing. Jiří Ajgl Ph.D. , Prof. Ing. Miroslav Šimandl CSc. ,
Abstrakt CZ: Článek se zabývá fúzí hustot pravděpodobnosti. Výběr vah váženého geometrického průměru je zdůvodněn, stejně jako samotný výběr geometrického průměru, z obecnějšího pohledu. Je ukázáno, že Chernoffova fúze poskytuje hustoty minimalizující největší Kullbackovu-Leiblerovu divergenci k slučovaným hustotám. Interpretace hustot je diskutována a na závěr jsou poskytnuty ilustrativní příklady.
Abstrakt EN: The paper deals with the fusion of probability densities. A selection of the weights of the weighted geometric mean of densities is justified, as well as the selection of the geometric mean itself, from a more general perspective. It is shown that the Chernoff fusion provides the density that minimises the greatest Kullback?Leibler divergence to the densities that are being fused. The interpretation of the densities is discussed and finally, illustrative examples are provided.
Klíčová slova

Zpět

Patička