G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 7/00 (2006.01) G06F 15/16 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01) G06N 3/063 (2006.01) G06N 3/10 (2006.01)
Patent
CA 2203776
At the beginning of each time trial a vector of measurement values and a vector of measurement plausibility values are supplied to a system (10), and a learning weight is either supplied to or generated by the system (10). The system (10) then performs the following operations during each time trial: convert- ing the measurement values to feature values; convert- ing the measurement plausibility values to feature vi- ability values; using each viability value to determine missing value status of each feature value; using non- missing feature values to update parameter learning; imputing each missing feature value from non-missing feature values and/or prior learning; converting im- puted feature values to output imputed measurement values; and applying a variety of feature values and feature function monitoring and interpretation statis- tics. A parallel embodiment of the system (10) per- forms all such operations concurrently, through the coordinated use of parallel feature processors (31) and a joint access memory (23), which contains connec- tion weights and provision for connecting feature pro- cessors pairwise.
Au début de chaque période d'essai, un vecteur de valeurs de mesure et un vecteur de coefficients de vraisemblance de mesure sont attribués à un système (10) et une pondération d'apprentissage est attribuée au système (10) ou générée par celui-ci. Le système (10) exécute ensuite les opérations suivantes pendant chaque essai temporel: conversion des valeurs de mesure en valeurs de traits; conversion des coefficients de vraisemblance de mesure en valeurs de viabilité de traits; utilisation de chaque valeur de viabilité pour déterminer l'état de valeur manquant de chaque valeur de traits; utilisation des valeurs de traits non manquantes pour la mise à jour de l'apprentissage paramétrique; attribution de chaque valeur de traits manquants à partir des valeurs de traits non manquantes et/ou de l'apprentissage antérieur; conversion des valeurs de traits atribués en valeurs de mesure attribuées de sortie; et application de différentes statistiques d'interprétation et d'analyse de fonction et de valeurs de traits. Un mode de réalisation parallèle dudit système (10) constitué de poids de connexion et de possibilités de raccordement de processeurs de traits par paire exécute simultanément toutes ces opérations par l'utilisation coordonnée de processeurs de traits parallèles (31) et d'une mémoire à accès commun (23).
Jannarone Robert J.
Macrae & Co.
Netuitive Inc.
LandOfFree
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