Sammanfattning av denna webbsida: This paper presents a new class of self-organizing sensing agents that adaptively learn anisotropic, spatio-temporal Gaussian process med hjälp av bullriga mätningar och flytta för att förbättra kvaliteten på den uppskattade kovariansfunktionen. Detta tillvägagångssätt är baserat på en klass av anisotropa kovariansfunktioner av Gaussiska processer infördes för att modellera ett brett spektrum av spatio-temporala fysiska fenomen. Kovariansfunktionen antas vara okänd a priori. Det beräknas därför med hjälp av en uppskattning av sannolikheten (MAP) i efterhand. Förutsägelsen av intresseområdet erhålls sedan på grundval av MAP:s uppskattning av kovariansfunktionen. En optimal provtagningsstrategi föreslås för att minimera den informationsteoretiska kostnadsfunktionen hos Fisher Information Matrix. Simuleringsresultaten visar att det föreslagna systemet är effektivt och anpassningsbart.
Xu och Choi REF presenterade en självorganiserande sensor som kan lära sig spatio-temporal Gaussisk process och förbättra kvaliteten på uppskattningen.
Adaptive Sampling for Learning Gaussian Processes Using Mobile Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}