G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/18 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01) G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2464364
A method and apparatus is described for identifying a subset of components of a system, the subset being capable of predicting a feature of a test sample. The method comprises generating a linear combination of components and component weights in which values for each component are determined from data generated from a plurality of training samples, each training sample having a known feature. A model is defined for the probability distribution of a feature wherein the model is conditional on the linear combination and wherein the model is not a combination of a binomial distribution for a two class response with a probit function linking the linear combination and the expectation of the response. A prior distribution is constructed for the component weights of the linear combination comprising a hyperprior having a high probability density close to zero, and the prior distribution and the model are combined to generate a posterior distribution. A subset of components is identified having component weights that maximise the posterior distribution.
La présente invention concerne un procédé et un appareil permettant d'identifier un sous ensemble de composants d'un système, ce sous ensemble étant capable de prévoir une caractéristique d'un échantillon test. Ce procédé consiste à générer une combinaison linéaire de composants et de pondérations de composant dans lesquelles les valeurs de chaque composant sont déterminées à partir de données générées via une pluralité d'échantillons d'entraînement, chaque échantillon d'entraînement possédant une caractéristique connue. On définit un modèle pour la distribution de probabilité d'une caractéristique. Ce modèle est conditionnel sur la combinaison linéaire et ce modèle n'est pas une combinaison de distribution binomiale d'une réponse à deux classes avec une fonction probit liant la combinaison linéaire et la valeur probable de la réponse. On construit une distribution à priori pour les pondérations de composant de la combinaison linéaire comprenant une distribution hyper à priori possédant une densité de probabilité élevée proche de zéro, et on combine la distribution à priori et le modèle de façon à générer une distribution à posteriori. On identifie un sous ensemble de composants dont les pondérations maximisent cette distribution à posteriori.
Kiiveri Harri
Thomas Mervyn
Trajstman Albert
Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation
Smart & Biggar
LandOfFree
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