Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
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”

Mixture Initialization Based on Prior Data Visual Analysis

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Mixture Initialization Based on Prior Data Visual Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The initialization is known to be a critical task for running a mixture estimation algorithm. A majority of approaches existing in the literature are related to initialization of the expectation-maximization algorithm widely used in this area. This study focuses on the initialization of the recursive mixture estimation for the case of normal components, where the mentioned methods are not applicable. Its key part is a choice of the initial statistics of normal components.

  • Název v anglickém jazyce

    Mixture Initialization Based on Prior Data Visual Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    The initialization is known to be a critical task for running a mixture estimation algorithm. A majority of approaches existing in the literature are related to initialization of the expectation-maximization algorithm widely used in this area. This study focuses on the initialization of the recursive mixture estimation for the case of normal components, where the mentioned methods are not applicable. Its key part is a choice of the initial statistics of normal components.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Intuitionistic Fuzziness and Other Intelligent Theories and Their Applications

  • ISBN

    978-3-319-78930-9

  • Počet stran výsledku

    21

  • Strana od-do

    29-49

  • Počet stran knihy

    193

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Kód UT WoS kapitoly

Základní informace

Druh výsledku

C - Kapitola v odborné knize

C

OECD FORD

Statistics and probability

Rok uplatnění

2019