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1. (WO2010078615) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE MODÉLISATION DE DONNÉES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2010/078615    N° de la demande internationale :    PCT/AU2009/001668
Date de publication : 15.07.2010 Date de dépôt international : 21.12.2009
CIB :
G06F 17/18 (2006.01), G06F 17/00 (2006.01), G06N 5/04 (2006.01), G01V 1/50 (2006.01), G06N 5/02 (2006.01)
Déposants : THE UNIVERSITY OF SYDNEY [AU/AU]; Parramatta Road Sydney, NSW 2006 (AU) (Tous Sauf US).
MELKUMYAN, Arman [AM/AU]; (AU) (US Seulement).
RAMOS, Fabio, Tozeto [BR/AU]; (AU) (US Seulement)
Inventeurs : MELKUMYAN, Arman; (AU).
RAMOS, Fabio, Tozeto; (AU)
Mandataire : FREEHILLS PATENT & TRADE MARK ATTORNEYS; Level 38 MLC Centre 19-29 Martin Place Sydney, New South Wales 2000 (AU)
Données relatives à la priorité :
2009900054 07.01.2009 AU
Titre (EN) A METHOD AND SYSTEM OF DATA MODELLING
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE MODÉLISATION DE DONNÉES
Abrégé : front page image
(EN)A system for large scale data modelling is described. The system includes at least one data measurement sensor (230) for generating measured data, a training processor (240) to determine optimized hyperparameter values in relation to a Gaussian process covariance function including a sparse covariance function that is smooth and diminishes to zero outside of a characteristic hyperparameter length. An evaluation processor (260) determines model data from the Gaussian process covariance function with optimised hyperparameter values and measured data. Also described is methods for modelling date, including a method using a Gaussian process including a sparse covariance function that diminishes to zero outside of a characteristic length, wherein the characteristic length is determined from the data to be modelled.
(FR)L'invention porte sur un système de modélisation de données à grande échelle. Le système comprend au moins un détecteur de mesure de données (230) pour générer des données mesurées, un processeur d'apprentissage (240) pour déterminer des valeurs d'hyperparamètre optimisées par rapport à une fonction de covariance de processus gaussien comprenant une fonction de covariance éparse qui est lisse et diminue jusqu'à zéro à l'extérieur d'une longueur d'hyperparamètre caractéristique. Un processeur d'évaluation (260) détermine des données de modèle à partir de la fonction de covariance de processus gaussien avec des valeurs d'hyperparamètre optimisées et des données mesurées. L'invention porte également sur des procédés de modélisation de données, comprenant un procédé utilisant un processus gaussien comprenant une fonction de covariance éparse qui diminue jusqu'à zéro à l'extérieur d'une longueur caractéristique, la longueur caractéristique étant déterminée à partir des données devant être modélisées.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PE, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)