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分类随机场中减少不确定性的抽样策略:公式化、数学分析和在多点模拟中的应用。 (英语) 兹比尔1421.86028

小结:从最小化给定感测位置信息的非感测位置的后验不确定性的角度,讨论了离散随机场统计模拟的最佳采样任务。特别地,采用信息论方法,形式化了用于场表征的最优抽样设计问题,引入了测量信息、平均后验不确定度和场的可解性等概念。通过将模拟任务与信源编码问题联系起来,证明了熵和相关信息度量的使用是合理的,众所周知,熵提供了基本的性能限制。在应用中,探索了一个一维马尔可夫链模型,其中随机对象的统计信息已知,然后研究了更相关的渠化相场多点模拟案例,在这种情况下,采用训练图像推断统计信息非参数模型。在这两种情况下,与随机抽样或常规抽样相比,信息驱动抽样策略在不同的环境和条件下都证明了其优越性。

MSC公司:

86A32型 地理统计学
62H11型 定向数据;空间统计学
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