İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2015

Greedy Reduction Algorithms for Mixtures of Exponential Family

Dergi

IEEE Signal Processing Letters

ISSN 1070-9908

YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · green SJR Q1 JCR Q2 Atıf 20 Üst %10 Yüzdelik 93.4% FWCI 3.46
Yıl
2015
Tür
article

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİS YÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adı IEEE Signal Processing Letters
  • Katalog eşleşmesi (ISSN) IEEE Signal Processing Letters
  • OpenAlex OpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)

Özet

OpenAlex · İngilizce

In this letter, we propose a general framework for greedy reduction of mixture densities of exponential family. The performances of the generalized algorithms are illustrated both on an artificial example where randomly generated mixture densities are reduced and on a target tracking scenario where the reduction is carried out in the recursion of a Gaussian inverse Wishart probability hypothesis density (PHD) filter.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

20 atıf

OpenAlex cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yazarlar

  1. Tohid Ardeshiri
  2. Karl Granstrom
  3. Emre Ozkan
  4. UMUT ORGUNER ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ