Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Weighted Probabilistic Opinion Pooling Based on Cross-Entropy

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F15%3A00450905" target="_blank" >RIV/67985556:_____/15:00450905 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26535-3" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26535-3</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26535-3" target="_blank" >10.1007/978-3-319-26535-3</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Weighted Probabilistic Opinion Pooling Based on Cross-Entropy

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this work we focus on opinion pooling in the finite group of sources introduced in [Seckarova, 2015]. This approach, heavily exploiting Kullback-Leibler divergence (also known as cross-entropy), allows us to combine sources? opinions given in probabilistic form, i.e. represented by the probability mass function (pmf). However, this approach assumes that sources are equally reliable with no preferences on, e.g., importance of a particular source. The discussion about the influence of the combination by preferences among sources (represented by weights) and numerical demonstration of the derived theory on an illustrative example form the core of this contribution.

  • Název v anglickém jazyce

    Weighted Probabilistic Opinion Pooling Based on Cross-Entropy

  • Popis výsledku anglicky

    In this work we focus on opinion pooling in the finite group of sources introduced in [Seckarova, 2015]. This approach, heavily exploiting Kullback-Leibler divergence (also known as cross-entropy), allows us to combine sources? opinions given in probabilistic form, i.e. represented by the probability mass function (pmf). However, this approach assumes that sources are equally reliable with no preferences on, e.g., importance of a particular source. The discussion about the influence of the combination by preferences among sources (represented by weights) and numerical demonstration of the derived theory on an illustrative example form the core of this contribution.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA13-13502S" target="_blank" >GA13-13502S: Plně pravděpodobností návrh dynamických rozhodovacích strategií s nedokonalými účastníky v tržních scénářích</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Neural Information Processing

  • ISBN

    978-3-319-26534-6

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    623-629

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Istanbul

  • Datum konání akce

    9. 11. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku