Počet záznamů: 1  

Recursive Estimation of Mixtures of Exponential and Normal Distributions

  1. 1.
    SYSNO ASEP0448117
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevRecursive 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 autorů3
    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 strans. 137-142
    Poč.str.6 s.
    Forma vydáníNosič - C
    AkceInternational Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications /8./ (IDAACS'2015)
    Datum konání24.09.2015-26.09.2015
    Místo konáníWarsaw
    ZeměPL - Polsko
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.PL - Polsko
    Klíč. slovarecursive mixture estimation ; mixture of different distributions ; dynamic switching model ; exponential distribution
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP7H14005 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    7H14004 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000380403500025
    EID SCOPUS84957604223
    DOI10.1109/IDAACS.2015.7340715
    AnotaceThe 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.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2016
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.