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Ansätze zur lokalen Bayesschen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen

Jennifer Sander
Kartonierter Einband
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Die Lösung diverser Aufgaben profitiert von der Informationsfusion oder setzt sie sogar voraus. Die Bayes'sche Fusionsmethodik ist...

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Beschreibung

Die Lösung diverser Aufgaben profitiert von der Informationsfusion oder setzt sie sogar voraus. Die Bayes'sche Fusionsmethodik ist anschaulich, fundiert und erfüllt die essentiellen Anforderungen an eine sinnvolle Methodik auch zur Fusion der Beiträge heterogener Informationsquellen. In vielen praktisch relevanten Aufgaben verursachen Bayes'sche Verfahren hohen, oft nicht tragbaren Aufwand. In der Arbeit werden neuartige Ansätze zur Bewältigung Bayes'scher Fusion formuliert und untersucht. The solution of various tasks benefits from information fusion or even requires it. The Bayesian fusion methodology is clear, well-founded and fulfills the essential requirements for a meaningful methodology also for fusing the contributions of heterogeneous information sources. In many practically relevant tasks, Bayesian methods cause high, often unacceptable effort. In the work, novel approaches to cope with Bayesian fusion in such situations are formulated and investigated.

Produktinformationen

Titel:
Ansätze zur lokalen Bayesschen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen
Autor:
Jennifer Sander
EAN:
9783731510628
ISBN:
978-3-7315-1062-8
Format:
Kartonierter Einband
Hersteller:
KIT Scientific Publishing
Herausgeber:
Karlsruher Institut für Technologie
Genre:
Sonstige Informatikbücher
Anzahl Seiten:
342
Gewicht:
494g
Größe:
H210mm x B148mm x T21mm
Jahr:
2021
Untertitel:
Deutsch

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Tags

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