Estimation d'un mélange de distributions alpha-stables à partir de l'algorithme EM - Département STIC Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2010

Estimation d'un mélange de distributions alpha-stables à partir de l'algorithme EM

Anthony Fiche
Jean-Christophe Cexus
Ali Khenchaf

Résumé

Le modèle Gaussien est souvent utilisé dans de nombreuses applications. Cependant, cette hypothèse est réductrice. Par exemple, il est possible que les données fournies par des capteurs ne soient pas symétriques et/ou présentent une décroissance rapide au niveau de la queue de la distribution. De plus, il est rare que la densité de probabilité représentant les données soit unimodale. Il existe des algorithmes permettant l'estimation d'un mélange de distributions. L'algorithme Espérance-Maximisation (EM) permet entre autre d'estimer un mélange de distributions Gaussiennes. Nous proposons dans ce papier d'étendre l'algorithme EM pour estimer un mélange de distributions α-stables. Un des objectifs futurs de ce papier est d'appliquer la notion de fonctions de croyance continues sachant que les informations fournies par les sources peuvent être modélisées par un mélange de densité de probabilité α-stables.
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Dates et versions

hal-00865993 , version 1 (25-09-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00865993 , version 1

Citer

Anthony Fiche, Arnaud Martin, Jean-Christophe Cexus, Ali Khenchaf. Estimation d'un mélange de distributions alpha-stables à partir de l'algorithme EM. Rencontre francophone sur la Logique Floue et ses Applications (LFA), Oct 2010, Lannion, France. 8 p. ⟨hal-00865993⟩
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