Métodos secuenciales de Monte Carlo aplicados a modelos ocultos de Markov con proceso de estado y de medición correlacionados

Autores
Gadze, Pedro; Cernuschi Frías, Bruno
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el marco del filtrado Bayesiano, se presenta un modelo en el cual el proceso de medición y el estado siguiente son condicionalmente dependientes, dado el conjunto de observaciones pasadas y el estado actual. Además se busca la distribución de predicción para este modelo, y la distribución de filtrado se halla con una simple actualización a partir de la de predicción. La distribución requerida se aproxima utilizando el muestreo secuencial de importancia, y la distribución queda representada por un conjunto de muestras aleatorias, que son obtenidas a partir de una función de importancia, y se le asigna a las mismas un peso de acuerdo a su relevancia.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Estimación Bayesiana
filtrado óptimo
filtrado estocástico
métodos secuenciales
Monte Carlo
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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