Robust identification of piecewise/switching autoregressive exogenous process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A robust identification approach for a class of switching processes named PWARX (piecewise autoregressive exogenous) processes is developed in this article. It is proposed that the identification problem can be formulated and solved within the EM (expectation‐maximization) algorithm framework. However, unlike the regular EM algorithm in which the objective function of the maximization step is built upon the assumption that the noise comes from a single distribution, contaminated Gaussian distribution is utilized in the process of constructing the objective function, which effectively makes the revised EM algorithm robust to the latent outliers. Issues associated with the EM algorithm in the PWARX system identification such as sensitivity to its starting point as well as inability to accurately classify “un‐decidable” data points are examined and a solution strategy is proposed. Data sets with/without outliers are both considered and the performance is compared between the robust EM algorithm and regular EM algorithm in terms of their parameter estimation performance. Finally, a modified version of MRLP (multi‐category robust linear programming) region partition method is proposed by assigning different weights to different data points. In this way, negative influence caused by outliers could be minimized in region partitioning of PWARX systems. Simulation as well as application on a pilot‐scale switched process control system are used to verify the efficiency of the proposed identification algorithm. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2010
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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