G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/18 (2006.01) G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2520085
A method of identifying a subset of components of a system based on data obtained from the system using at least one training sample from the system, the method comprising the steps of: obtaining a linear combination of components of the system and weightings of the linear combination of components, the weightings having values based on data obtained from the at least one training sample, the at least one training sample having a known feature; obtaining a model of a probability distribution of the known feature, wherein the model is conditional on the linear combination of components; obtaining a prior distribution for the weighting of the linear combination of the components, the prior distribution comprising a hyperprior having a high probability density close to zero, the hyperprior being such that it is not a Jeffreys hyperprior; combining the prior distribution and the model to generate a posterior distribution; and identifying the subset of components based on a set of the weightings that maximise the posterior distribution.
L'invention concerne un procédé permettant d'identifier un sous ensemble de composants d'un système sur la base de données obtenues auprès d'un système utilisant au moins un échantillon d'entraînement du système. Ledit procédé consiste à obtenir une combinaison linéaire des composants du système et des pondérations de ladite combinaison linéaire de composants, les pondérations ayant des valeurs fondées sur des données obtenues auprès d'au moins un échantillon d'entraînement, lesdits échantillons ayant une caractéristique connue ; à obtenir un modèle de distribution de probabilité de la caractéristique connue, le modèle étant subordonné à la combinaison linéaire de composants ; à obtenir une distribution à priori de la pondération de ladite combinaison linéaire de composants, ladite distribution à priori comprenant une distribution hyper à priori ayant une densité de probabilité élevée proche de zéro, la distribution hyper à priori étant telle qu'elle n'est pas une distribution à priori de Jeffreys ; à combiner la distribution à priori et le modèle afin de créer une distribution à posteriori ; et à identifier le sous ensemble de composants sur la base d'un ensemble des pondérations maximisant la distribution à posteriori.
Kiiveri Harri
Trajstman Albert
Bereskin & Parr Llp/s.e.n.c.r.l.,s.r.l.
Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1377637