SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.18 issue2A Hybrid Random Number Generator (HRNG) un generador híbrido de números aleatoriosGeostatistical spatio-time model of crime in el salvador: structural and predictive analysis author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones

Print version ISSN 1409-2433

Abstract

B. DEIGNAN, Paul. Fusión sensorial usando medidas entrópicas de dependencia. Rev. Mat [online]. 2011, vol.18, n.2, pp.299-324. ISSN 1409-2433.

Contrario a los métodos estándar de asociación que ligan medidas de dispersión central, las medidas de entropía cuantifican relaciones multivaluadas. Esta distinción es especialmente importante cuando no existen modelos de alta fidelidad de los fenómenos detectados. Se muesrta que las propiedades de las medidas de entropía calzan en la marco Bayesiano de sensores jerárquicos de fusión. Se presenta un método de estimación de la estructura probabilística para medidas categóricas y continuas, el cual es insesgado para colecciones finitas de datos. Adicionalmente, se describe un método de ramificación y acotamiento de selección óptima del sensor apropiado tanto para refinamiento del objetivo como para detección de anomalías. Finalmente, la metodología es aplicada sobre un conjunto conocido de datos usados en una competencia estándar de minería de datos, que caracteriza tanto descriptores ralos categóricos como continuos de un objetivo. Excelentes resultados cuantitativos y computacionales con estos datos apoyan la conclusión de que la metodología propuesta es promisoria para propósitos generales con datos bajos niveles de fusión.

Keywords : Teoría de la información; datos de asociación; fusión; estimación; entropía.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License