کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
411155 | 679182 | 2009 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Infinite-dimensional sampling inference algorithm for linear dynamic system
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The Kalman filter (KF) models the propagation of uncertainty for a dynamic system where the noise distribution is Gaussian. This letter mainly explores the property of uncertainty propagation in the case where the noise property is unknown. The Dirichlet process mixture (DPM) model is employed to construct a general estimator of the noise distribution. Under the framework of nonparametric Bayes, we use the block sampling and KF techniques to approximate the posterior distribution of the noise. The simulation experiment shows that the proposed algorithm is efficient.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 4–6, January 2009, Pages 1307–1311
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 4–6, January 2009, Pages 1307–1311
نویسندگان
Juyang Lei, Ke Huang, Haixiang Xu, Xizhi Shi,