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【2h】

Online hidden Markov model parameter estimation and minimax robust quickest change detection in uncertain stochastic processes

机译:不确定随机过程的在线隐马尔可夫模型参数估计和最小极大鲁棒快速变化检测

摘要

Stochastic (or random) processes are inherent to numerous fields of human endeavour including engineering, science, and business and finance. This thesis presents multiple novel methods for quickly detecting and estimating uncertainties in several important classes of stochastic processes. The significance of these novel methods is demonstrated by employing them to detect aircraft manoeuvres in video signals in the important application of autonomous mid-air collision avoidance.
机译:随机(或随机)过程是人类努力的许多领域所固有的,包括工程,科学以及商业和金融。本文提出了多种新颖的方法,用于快速检测和估计几类重要的随机过程中的不确定性。这些新方法的重要性通过在自动中空避碰的重要应用中将其用于检测视频信号中的飞机操纵来证明。

著录项

  • 作者

    Molloy Timothy Liam;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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  • 正文语种
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