Počet záznamů: 1  

Log-Normal Merging for Distributed System Identification

  1. 1.
    SYSNO ASEP0328917
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevLog-Normal Merging for Distributed System Identification
    Překlad názvuLognormální skládání pravděpodobností pro distribuovanou identifikaci systémů
    Tvůrce(i) Šmídl, Václav (UTIA-B) RID, ORCID
    Kárný, Miroslav (UTIA-B) RID, ORCID
    Zdroj.dok.Proceedings of the 15th IFAC Symposium on System Identification. - Saint Malo : IFAC, 2009
    Rozsah strans. 1-6
    Poč.str.6 s.
    Forma vydáníwww - www
    Akce15th IFAC Symposium on System Identification
    Datum konání06.07.2009-08.07.2009
    Místo konáníSaint Malo
    ZeměFR - Francie
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.FR - Francie
    Klíč. slovaBayesian Methods ; Hybrid and Distributed System Identification ; Particle Filtering/Monte Carlo Methods
    Vědní obor RIVBC - Teorie a systémy řízení
    CEP1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GP102/08/P250 GA ČR - Grantová agentura ČR
    GA102/08/0567 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    AnotaceGrowing interest in applications of distributed systems, such as multi-agent systems, increases demands on identification of distributed systems from partial information sources collected by local agents. We are concerned with fully distributed scenario where system is identified by multiple agents, which do not estimate state of the whole system but only its local `state'. The resulting estimate is obtained by merging of marginal and conditional posterior probability density functions (pdf) on such local states. We investigate the use of recently proposed non-parametric log-normal merging of such `fragmental' pdfs for this task. We derive a projection of the optimal merger to the class of weighted empirical pdfs and mixtures of Gaussian pdfs. We illustrate the use of this technique on distributed identification of a controlled autoregressive model.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2010
Počet záznamů: 1  

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