Department of Adaptive Systems

     Soft sensors are a valuable alternative to the traditional hardware sensors, which are indispensable in configuration of modern systems.

Na semináři bude podán návrh odhadování v auto-regresním modelu s Laplaceovsky rozdělenými inovacemi. Tento model je robustnější než běžně používaný model s inovacemi Gaussovskými. Na druhou stranu je ovšem odhadování v takovém modelu výpočetně náročnější.

     Bayesovský přístup využívaný v teorii rozhodování je dobře použitelný v případě, že dodané informace jsou "klasická" data.

   Seminář bude stručně pojednávat o vybraných způsobech optimalizace pravděpodobností hypotéz o distribuci parametrů normálního regresního modelu v rámci parciálního zapomínání, umožňujícího sledování časově pomalu se měnících parametrů modelu.

     Při válcování plechu za studena vzniká problém měření tloušťky plechu ve válcovací štěrbině. Z technologických důvodů je tloušťka plechu měřitelná ve vzdálenosti cca 1m za štěrbinou a tudíž data pro řízení válcovací stolice p

     V teorii rozhodování stěžejní Bellmanova rovnice trpí již padesát let stejným neduhem - pro složitější problémy je z principiálních důvodů neupočitatelná.

Stavový model je populární model v inženýrských aplikacích. K odhadování tohoto modelu se používá Kalmanův filtr (pro lineární modely), či jeho rozšíření (pro nelineární modely). Typické použití předpokládá Gausovské rozložení poruch se známou kovarianční maticí.

Data na finančnich trzích mají často spíše leptokurtické rozdělení. Přesto se z důvodu upočítatelnosti a argumentu centrální limitní věty často používají modely s normálním šumem. Na semináři bude představen alternativní model s Laplaceovsky rozdělenými chybami.

   Seminář se bude zabývat odhadováním polohy vozidla při využití neúplných dat z globálního pozičního systému (GPS) a kompletních dat z inerciálního navigačního systému(INS) umístěného ve vozidle.