Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Témavezető: Dr. Vajk István

Tanszék/Intézet: BME Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

Becslési módszerek errors-in-variables környezetben

A kutatási téma néhány soros bemutatása

A mérnöki gyakorlatban számos alkalommal merül fel olyan probléma, amikor a cél számítógépes modellt előállítani mért adatok egy halmaza alapján. A számítógépes látás, kép-, beszéd- és jelfeldolgozás, rendszeridentifikáció, ökonometria és idősorelemzés mind olyan területek, ahol a feladat a vizsgált rendszer jövőbeli viselkedésének előrejelzése helyett a rendszert működtető belső összefüggések azonosítása, leírása vagy paraméterezése, azaz megfigyelések alapján annak feltárása, a mért változók milyen összefüggésben állnak egymással. Ebben az esetben a hagyományos statisztikai megközelítéssel szemben nem különböztethetőek meg zajmentesnek feltételezett független és zajos függő változók; a rendszert legjobban egy implicit alakú f(x) = 0 függvény ragadja meg. Bár a módszer a hagyományos megközelítéssel összehasonlítva pontosabb eredményt ad, ugyanakkor az implicit jellegű függvénykapcsolatból eredően számos kihívást támaszt. A kutatási téma keretén belül olyan újszerű eljárások kerültek kidolgozásra, amelyek ismert struktúrájú implicit függvények becslését adják statikus és dinamikus (időben összefüggő) esetben, meghatározva a modell paramétereinek és ezzel egyidejűleg a zajjellemzőknek az értékét; illetve automatikusan előállítják ismeretlen struktúrájú rendszerek modelljét a rendszer egyszerűbb elemekre történő felbontásával és az elemek paramétereinek becslésével.