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Originaltitel:
Approximate Inference Algorithms in Large Networked Systems 
Übersetzter Titel:
Approximative Inferenzalgorithmen in großen vernetzten Systemen 
Jahr:
2010 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Nossek, Josef A. (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik 
Kurzfassung:
Estimation and optimization in large networked system is not a trivial task due to the large amount of participants, the complex uncertainties and processes. Probabilistic models provide a powerful tool for organizing all sources of information and describing explicitly the statistical structure of the estimation problem. Estimation is performed by inferring the posterior probability distributions of the variables that are related to the quantities of interest, given the observation variables. T...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Die Schätzung und Optimierung in großen vernetzten Systemen ist aufgrund der großen Anzahl der Systemkomponenten, der Unsicherheiten und der Komplexität der Prozesse, eine nicht triviale Aufgabe. Probabilistische Modelle bieten ein grundlegendes Instrument für die Verarbeitung der Beobachtungen und der a priori Informationen und beschreiben die statistische Struktur des Schätzproblems. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung der neuen verteilten und approximativen Inferenzmethoden für...    »
 
Mündliche Prüfung:
06.05.2010 
Seiten:
190 
Letzte Änderung:
11.05.2010