Ansätze zur lokalen Bayes'schen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen
2021, 342  S., graph. Darst. 21 cm, Softcover
KIT Scientific Publishing
ISBN 978-3-7315-1062-8

Inhalt
Die L?sung diverser Aufgaben profitiert von der Informationsfusion oder setzt sie sogar voraus. Die Bayes’sche Fusionsmethodik ist anschaulich, fundiert und erf?llt die essentiellen Anforderungen an eine sinnvolle Methodik auch zur Fusion der Beitr?ge heterogener Informationsquellen. In vielen praktisch relevanten Aufgaben verursachen Bayes’sche Verfahren hohen, oft nicht tragbaren Aufwand. In der Arbeit werden neuartige Ans?tze zur Bew?ltigung Bayes’scher Fusion formuliert und untersucht.

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Publikationslisten zum Thema:
Fraunhofer IOSB, Informationsfusion, heterogene Informationsquelle, Bayes’, sche Theorie, Prinzip der Maximalen Entropie, Unsicherheit, information fusion, heterogeneous information sources, Bayesian theory, maximum entropy principle, uncertainty,

 

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