Počet záznamů: 1
Recursive Estimation of Mixtures of Exponential and Normal Distributions
- 1.
SYSNO ASEP 0448117 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Recursive Estimation of Mixtures of Exponential and Normal Distributions Tvůrce(i) Suzdaleva, Evgenia (UTIA-B) RID, ORCID
Nagy, Ivan (UTIA-B) RID, ORCID
Mlynářová, Tereza (UTIA-B)Celkový počet autorů 3 Zdroj.dok. Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). - Piscataway : IEEE, 2015 - ISBN 978-1-4673-8361-5 Rozsah stran s. 137-142 Poč.str. 6 s. Forma vydání Nosič - C Akce International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications /8./ (IDAACS'2015) Datum konání 24.09.2015-26.09.2015 Místo konání Warsaw Země PL - Polsko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. PL - Polsko Klíč. slova recursive mixture estimation ; mixture of different distributions ; dynamic switching model ; exponential distribution Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP 7H14005 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy 7H14004 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy GA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 UT WOS 000380403500025 EID SCOPUS 84957604223 DOI 10.1109/IDAACS.2015.7340715 Anotace The paper deals with estimation of a mixture of normal and exponential distributions with the dynamic model of their switching. A separate estimation of normal or exponential mixtures is solved by various approaches in many papers over the world. However, in some application areas, data are of such a nature that they should be described by a combination of exponential and normal models. The paper proposes a recursive Bayesian algorithm of estimation of such a mixture based on continuously measured data. Specific tasks the paper solves are: (i) parameter estimation of both the types of components; (ii) parameter estimation of the dynamic switching model and (iii) detection of the currently active component. Results of experiments with real data are demonstrated. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2016
Počet záznamů: 1