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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Ansätze zur lokalen Bayes'schen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen
 
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2021
Doctoral Thesis
Title

Ansätze zur lokalen Bayes'schen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen

Abstract
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.
Thesis Note
Zugl.: Karlsruhe, Inst. für Technologie (KIT), Diss., 2020
Author(s)
Sander, Jennifer  
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB  
Publisher
KIT Scientific Publishing  
Publishing Place
Karlsruhe
Open Access
File(s)
Download (5.51 MB)
Rights
CC BY-SA 4.0: Creative Commons Attribution-ShareAlike
DOI
10.24406/publica-r-283829
10.5445/KSP/1000125447
Language
German
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB  
Keyword(s)
  • Informationsfusion

  • heterogene Informationsquelle

  • Bayes'sche Theorie

  • Prinzip der Maximalen Entropie

  • Unsicherheit

  • information fusion

  • heterogeneous information sources

  • Bayesian theory

  • maximum entropy principle

  • uncertainty

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