Full metadata record
| DC pole | Hodnota | Jazyk |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ajgl, Jiří | |
| dc.contributor.author | Straka, Ondřej | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-14T11:00:23Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-14T11:00:23Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.citation | AJGL, J. STRAKA, O. Comparison of Confidence Sets Designs for Various Degrees of Knowledge. In Proceedings of the 2021 24th International Conference on Information Fusion (FUSION). Sun City: IEEE, 2021. s. 1-7. ISBN: 978-1-73774-971-4 , ISSN: neuvedeno | cs |
| dc.identifier.isbn | 978-1-73774-971-4 | |
| dc.identifier.uri | 2-s2.0-85123410634 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/47135 | |
| dc.format | 7 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | IEEE | en |
| dc.relation.ispartofseries | Proceedings of the 2021 24th International Conference on Information Fusion (FUSION) | en |
| dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
| dc.rights | © ISIF | en |
| dc.title | Comparison of Confidence Sets Designs for Various Degrees of Knowledge | en |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | ConferenceObject | en |
| dc.rights.access | restrictedAccess | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| dc.description.abstract-translated | Confidence sets are random sets constructed in such a way that the probability that they contain the estimated parameter achieves a chosen level. This paper deals with combining information from two estimates and discusses several designs with respect to various degrees of knowledge of the joint probability density function. Namely, the designs by fusion, intersection and union are considered for unknown joint density, known Gaussian joint density and Gaussian joint density with unknown cross-covariance. Evaluation criteria are proposed and the confidence sets are compared using simple numerical example. | en |
| dc.subject.translated | confidence sets | en |
| dc.subject.translated | estimation fusion | en |
| dc.subject.translated | unknown dependence | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.identifier.obd | 43933470 | |
| dc.project.ID | SGS-2019-020/Rozvoj a využití kybernetických systémů identifikace, diagnostiky a řízení 4 | cs |
| dc.project.ID | GC20-06054J/Inteligentní distribuované architektury pro odhad stavu | cs |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD | |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|
| article_FUSION2021_AjSt.pdf | 313,31 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/47135Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.