Semi-deterministic finite interval estimation of linear system dynamics and output trajectory
Notice bibliographique
Résumé
An efficient approach adopting Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS, to estimate the parameters of Differential Equations from noisy realizations of the system's output is presented in this thesis.Initially, this thesis studies the previous works on parameter and state estimation using RKHS.This approach estimates the parameters, order n, the output trajectory and the derivatives of the system up to n-1, where n is the true order.The presented approach is able to handle error in the variable using local fitting and regularization.The suggested method uses Bayesian Information Criterion, BIC, to evaluate possible order for unknown systems.Lastly, to increase the accuracy and computational speed, the approach applies hyper-parameter search and cross-validation to tune its cost function's coefficients.The MATLAB software package has been implemented to evaluate the suggested approach.i List of Figures 1 Feedback Controller with State Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 A closed loop control system with state estimator [74] . . . . . . . . . . . . 3 Noisy y M vs. nominal y for noise of 1 SD (SNR -8.9652 dB) . . . . . . . . 4 Estimate of y using second order vs. nominal y for noise of 1 SD (SNR -8.9652 dB) . . . . . . . . . . . . . . .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».