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用于主动传感器管理的高斯过程

Gaussian Processes for Active Sensor Management
课程网址: http://videolectures.net/gpip06_dolia_gpasm/  
主讲教师: Alexander N. Dolia
开课单位: 南安普顿大学
开课时间: 2007-02-25
课程语种: 英语
中文简介:
在本文中,我们使用连续最优实验设计(OED)框架研究有源传感器管理问题。该任务包括确定空间域上的有限数量的传感器的分配和这些位置中的重复测量的数量,以便改善整体系统性能。我们提出了一种有源传感器管理的原理方法,使用广义D最优性标准和软边界约束对高斯过程(GP)进行重复测量。 GP的最佳实验设计的凸优化的最终优化通常是稀疏的,在某种意义上,应该仅在有限的一组可能的传感器位置处进行测量。我们演示了我们的方法在人工数据集上的使用。
课程简介: In this paper we study the active sensor management problem using continuous optimal experimental design (OED) framework. This task comprises the determination of allocation for a limited number of sensors over the spatial domain and the number of repetitive measurements in these locations in order to improve the overall system performance. We present a principled approach to active sensor management with repetitive measurements for Gaussian Processes (GPs) using a generalised D-optimality criteria and soft margin constrains. The resulting optimum of the convex optimization of the optimal experimental design for GP is generally sparse, in the sense that measurements should be taken at only a limited set of possible sensor locations. We demonstrate the use of our method on arti¯cial dataset.
关 键 词: 有源传感器; 重复测量; 高斯过程
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-04-15:cwx
阅读次数: 79