Výsledky vyhledávání
- 1.0472081 - ÚTIA 2018 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Pavelková, Lenka - Jirsa, Ladislav
Recursive Bayesian estimation of autoregressive model with uniform noise using approximation by parallelotopes.
International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. Roč. 31, č. 8 (2017), s. 1184-1192. ISSN 0890-6327. E-ISSN 1099-1115
Grant CEP: GA MŠMT 7D12004
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: approximate parameter estimation * ARX model * Bayesian estimation * bounded noise * Kullback-Leibler divergence * parallelotope
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 2.082, rok: 2017
http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/AS/pavelkova-0472081.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0270811 - 2.0447119 - ÚTIA 2016 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kárný, Miroslav
Recursive estimation of high-order Markov chains: Approximation by finite mixtures.
Information Sciences. Roč. 326, č. 1 (2016), s. 188-201. ISSN 0020-0255. E-ISSN 1872-6291
Grant CEP: GA ČR GA13-13502S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Markov chain * Approximate parameter estimation * Bayesian recursive estimation * Adaptive systems * Kullback–Leibler divergence * Forgetting
Kód oboru RIV: BC - Teorie a systémy řízení
Impakt faktor: 4.832, rok: 2016
http://library.utia.cas.cz/separaty/2015/AS/karny-0447119.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0249079 - 3.0444151 - ÚTIA 2016 CZ eng V - Výzkumná zpráva
Kárný, Miroslav
Recursive Estimation of High-Order Markov Chains: Approximation by Finite Mixtures.
ÚTIA AV ČR, v.v.i, 2015. 28 s. Research Report, 2350.
Grant CEP: GA ČR GA13-13502S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Markov chain * approximate parameter estimation * Bayesian recursive estimation * adaptive systems * Kullback-Leibler divergence * forgetting
Kód oboru RIV: BC - Teorie a systémy řízení
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0247113 - 4.0425539 - ÚTIA 2015 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kárný, Miroslav
Approximate Bayesian recursive estimation.
Information Sciences. Roč. 285, č. 1 (2014), s. 100-111. ISSN 0020-0255. E-ISSN 1872-6291
Grant CEP: GA ČR GA13-13502S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Approximate parameter estimation * Bayesian recursive estimation * Kullback–Leibler divergence * Forgetting
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
Impakt faktor: 4.038, rok: 2014
http://library.utia.cas.cz/separaty/2014/AS/karny-0425539.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0231504