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Enregistrement W2122374289

A spline filter for multidimensional nonlinear state estimation

2011· article· en· W2122374289 sur OpenAlexaff
Xiaofan He, Bhashyam Balaji, Ratnasingham Tharmarasa, Donna L. Kocherry, Thiagalingam Kirubarajan

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Information Fusion · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTarget Tracking and Data Fusion in Sensor Networks
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle filterMarkov chain Monte CarloMonte Carlo methodSpline (mechanical)AlgorithmGaussianNonlinear systemComputer scienceMathematical optimizationMathematicsState spaceFilter (signal processing)Auxiliary particle filterHybrid Monte CarloApplied mathematicsKalman filterEnsemble Kalman filterExtended Kalman filterArtificial intelligenceStatisticsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of nonlinear/non-Gaussian filtering has generated significant interest in the literature. Sequential Monte Carlo (SMC)/Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approaches are the most commonly used. The success of nonlinear/non-Gaussian filtering depends on the accurate representation of the pdf of the system state as well as the likelihood function. However, the commonly used Monte Carlo approaches only provide weighted samples at discrete points in the state space. In this paper, a comprehensive solution for nonlinear non-Gaussian state estimation that can provide a continuous estimate of the pdf of the system state is developed based on B-splines. This method is capable of modeling any arbitrary pdf of the system state. In addition, the developed B-spline filter is able to provide statistically the same estimation accuracy as the particle filter and without suffering from the degeneracy alike problem due to its continuous nature. Further, the spline filter is also able to handle systems with multiple models, which are justified through simulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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