Počet záznamů: 1  

Robust Online Modeling of Counts in Agent Networks

  1. 1.
    SYSNO ASEP0570900
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevRobust Online Modeling of Counts in Agent Networks
    Tvůrce(i) Žemlička, R. (CZ)
    Dedecius, Kamil (UTIA-B) RID, ORCID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks - ISSN 2373-776X
    Roč. 9, č. 1 (2023), s. 217-228
    Poč.str.12 s.
    Forma vydáníOnline - E
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaDiffusion ; Distributed estimation ; Poisson regression
    Vědní obor RIVIN - Informatika
    Obor OECDAutomation and control systems
    Způsob publikováníOmezený přístup
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000975099100002
    EID SCOPUS85153355712
    DOI10.1109/TSIPN.2023.3264990
    AnotaceMany real-world processes of interest produce nonnegative integer values standing for counts. For instance, we count packets in computer networks, people in monitored areas, or particles incident on detectors. Often, the ultimate goal is the modeling of these counts. However, standard techniques are computationally demanding and sensitive to the amount of available information. In our quest to solve the objective, we consider two prominent features of the contemporary world: online processing of streaming data, and the rapidly evolving ad-hoc agent networks. We propose a novel algorithm for a collaborative online estimation of the zero-inflated Poisson mixture models in diffusion networks. Its main features are low memory and computational requirements, and the capability of running in inhomogeneous networks. There, the agents possibly observe different processes, and locally decide which of their neighbors provide useful information. Two simulation examples demonstrate that the algorithm attains good stability and estimation performance even under slowly varying parameters.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2024
    Elektronická adresahttps://ieeexplore.ieee.org/document/10093992
Počet záznamů: 1  

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