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Discrete-time, discrete-valued observable operator models. A tutorial

 
: Jaeger, H.

:
urn:nbn:de:0011-b-732696 (433 KByte PDF)
MD5 Fingerprint: d87a564c7ee78500242501eef914aa64
Erstellt am: 07.08.2002


Sankt Augustin: GMD Forschungszentrum Informationstechnik, 1998, 70 S.
GMD Report, 42
Englisch
Bericht, Elektronische Publikation
Fraunhofer AIS ( IAIS) ()
Zeitreihe; Lernen; Systemidentikation; time series; system identication; observable operator model

Abstract
Dies Tutorial bietet eine gründliche Einführung in observable operator Modelle (OOMs). OOMs sind eine kürzlich entdeckte Klasse von Modellen stochastischer Prozesse. Sie sind mit den Mitteln der elementaren linearen Algebra darzustellen. Die Einfachheit der Darstellung führt zu einem effizienten, konsistenten, erwartungstreuen, konstruktiven Lernverfahren für die Induktion von Modellen aus empirischen Daten. Das Tutorial beschreibt im Detail die mathematischen Grundlagen und die praktische Verwendung von OOMs für die Identikation und die Vorhersage zeit- und wertdiskreter Prozesse, sowohl für reine Output-Systeme (Generatoren) als auch für Input-Output-Systeme.

 

This tutorial gives a basic yet rigorous introduction to observable operator models (OOMs). OOMs are a recently discovered class of models of stochastic processes. They are mathematically simple in that they require only concepts from elementary linear algebra. The linear algebra nature gives rise to an efficient, consistent, unbiased, constructive learning procedure for estimating models from empirical data. The tutorial describes in detail the mathematical foundations and the practical use of OOMs for identifying and predicting discrete-time, discrete-valued processes, both for output-only and input-output systems.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/B-73269.html