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高拉夫·塔库尔

确定性贝叶斯信息融合及其性能分析。 （英语） Zbl 1383.62067号

Inf.推断 3，第4号，345-366（2014）.
摘要：本文开发了一个数学和计算框架，用于分析传感器网络中贝叶斯数据融合或联合统计推断的预期性能。我们使用变分技术获得后验期望，作为确定性约束和二次代价下的最优融合规则，并研究其分类性能的平滑度等特性。对于一类融合问题，我们证明了该融合规则在更广的意义上也是最优的，并且满足很强的渐近收敛性结果。我们展示了这些结果如何应用于高斯、指数和其他统计的各种示例，并讨论了在更一般的大规模问题中确定融合系统性能的计算方法。这些结果的动机是研究融合多模态雷达和声学传感器检测爆炸物的性能，但对其他贝叶斯决策问题具有广泛的适用性。

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征
62B10型 信息理论主题的统计方面
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

传感器数据融合;贝叶斯最优决策;计算统计学;机器学习;变分法;概率图形模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Thakur}，Inf.Inference 3，No.4，345--366（2014；Zbl 1383.62067）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] 复杂分析（1979）
[2] 无线传感器网络：调查，计算。净值。，38, 422, (2002) ·doi:10.1016/S1389-1286（01）00302-4
[3] 模式识别和机器学习（2006）·Zbl 1107.68072号
[4] 多传感器分布式检测II：高级主题，Proc。IEEE，85，79，（1997）·doi:10.1009/5.554209
[5] 无线传感器网络中的信道感知决策融合，IEEE Trans。信号处理。，52, 3458, (2004) ·Zbl 1370.94423号 ·doi:10.1109/TSP.2004.837404
[6] 传感器网络：发展、机遇和挑战，Proc。IEEE，91，1256，（2003）·doi:10.1109/JPROC.2003.814918
[7] 概率与随机，（2011）·Zbl 1226.60001号
[8] 变分法中的直接方法（1989）·Zbl 0703.49001号
[9] 传感器网络中的数据融合，IPAM传感器网络，（2007年）
[10] 偏微分方程（1998）
[11] 基于抽样的边缘密度计算方法，《美国统计协会期刊》，85，409，（1990）·Zbl 0702.62020号 ·网址：10.1080/01621459.1990.10476213
[12] 线性偏微分算子的分析I：分布理论和傅里叶分析，（1990）·Zbl 0712.35001号
[13] 在随机遍历Metropolis算法中获得几何遍历性的变量变换，Ann.Stat.，40，3076，（2012）·Zbl 1297.60052号 ·doi:10.1214/12-AOS1048
[14] 图形模型、统计科学、。，39, 155, (2004) ·Zbl 1057.62001号 ·doi:10.1214/0883423040000026
[15] 多传感器检测系统中相关局部决策的最优数据融合，IEEE Trans。Aerosp.航空公司。电子。系统。，282920，（1992年）·doi:10.1109/7.256317
[16] 《多传感器数据融合：简介》（2007年）
[17] 无线传感器网络信息融合：方法、模型和分类，ACM计算。调查。，第39页（2007年）
[18] Hilbert空间中约束二次型的最小化，Ann.Funct。分析。，2, 12, (2011) ·Zbl 1219.47005号 ·doi:10.15352/afa/1399900257
[19] 信号检测与估计导论（1994）·Zbl 0811.94001号
[20] 功能分析（1991）·Zbl 0779.28001号
[21] 目标跟踪中的多传感器数据融合方法：综述，IEEE Trans。知识。数据工程，18，1710，（2006）·doi:10.1010/TKDE.2006.183
[22] 欧氏空间傅里叶分析导论（1971）·Zbl 0232.42007号
[23] 多阶段序贯测试与数据融合性能分析
[24] 分布式检测和数据融合（1996）
[25] 多传感器分布式检测I：基础，Proc。IEEE，85，63，（1997）·doi:10.1109/5.554208
[26] 数据融合提高了无线传感器网络的覆盖范围，168
[27] 带I型删失的指数分布的贝叶斯变量抽样计划，Ann.Stat.，22，711，（1994）·Zbl 0805.62093号 ·doi:10.1214/aos/1176325491
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