Počet záznamů: 1

Knowledge Elicitation Via Extension of Fragmental Knowledge Pieces

  1. 1.
    0328657 - UTIA-B 2010 RIV HU eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Kárný, Miroslav
    Knowledge Elicitation Via Extension of Fragmental Knowledge Pieces.
    [Získávání znalosti založené na rozšíření zlomkové znalosti.]
    Proceedings of the European Control Conference 2009. Budapest: European Union Control Association, 2009, s. 1571-1575. ISBN 978-963-311-369-1.
    [European Control Conference 2009. Budapest (HU), 23.08.2009-26.08.2009]
    Grant CEP: GA ČR GA102/08/0567
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
    Klíčová slova: knowledge elicitation * Bayesian paradigm
    Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/AS/karny-knowledge elicitation via extension of fragmental knowledge pieces.pdf http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/AS/karny-knowledge elicitation via extension of fragmental knowledge pieces.pdf

    The paper describes an advanced methodology of automatic knowledge elicitation. It merges fragmental uncertain knowledge pieces into the prior distribution of unknown parameter of a probabilistic model of a dynamic system. Careful knowledge elicitation helps in achieving as bump-less start of model-based controllers as possible. It is also important when observed data are poorly informative, which is a typical situation in closed control loops. Rigorous use of the Bayesian paradigm to the knowledge elicitation forms the essence of the methodology. Unlike former solutions, it can handle fragmental and incompletely compatible knowledge pieces in a systematic way. The description of the methodology dominates the paper and just an illustrative example is presented.

    Článek popisuje pokročilou metodologii automatického získávání znalostí. Kombinuje dílčí, neurčité a zlomkové znalosti do apriorní distribuce popisující neznámý parametr pravděpodobnostního modelu dynamického systému.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0174924