Tato práce se zabývá úlohou odhadování prostorové funkce z hlediska regrese pomocí Gaussovských procesů (GPR) za současné nejistoty tréninkových pozic (pozic senzorů). Nejdříve je zde popsána teorie v pozadí GPR metody pracující se známými tréninkovými pozicemi. Tato teorie je poté aplikována při odvození výrazů prediktivní distribuce GPR v testovací pozici při uvážení nejistoty tréninkových pozic. Kvůli absenci analytického řešení těchto výrazů byly výrazy aproximovány pomocí metody Monte Carlo. U odvozené metody bylo demonstrováno zlepšení kvality odhadu prostorové funkce oproti standardnímu použití GPR metody a také oproti zjednodušenému řešení uvedenému v literatuře. Dále se práce zabývá možností použití metody GPR s nejistými tréninkovými pozicemi v~kombinaci s výrazy s dostupným analytickým řešením. Ukazuje se, že k dosažení těchto výrazů je třeba zavést značné předpoklady, což má od počátku za následek nepřesnost prediktivní distribuce. Také se ukazuje, že výsledná metoda používá standardní výrazy GPR v~kombinaci s upravenou kovarianční funkcí. Simulace dokazují, že tato metoda produkuje velmi podobné odhady jako základní GPR metoda uvažující známé tréninkové pozice. Na druhou stranu prediktivní variance (nejistota odhadu) je u této metody zvýšena, což je žádaný efekt uvážení nejistoty tréninkových pozic.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:449288 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Ptáček, Martin |
| Contributors | Říha, Kamil, Poměnková, Jitka |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.2042 seconds