Gauss process state-space model optimization algorithm with expectation maximization

A Gauss process state-space model trained in a laboratory cannot accurately simulate a nonlinear system in a non-laboratory environment. To solve this problem, a novel Gauss process state-space model optimization algorithm is proposed by combining the expectation–maximization algorithm with the Gaus...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	International journal of distributed sensor networks Jg. 15; H. 7; S. 155014771986221
Hauptverfasser:	Liu, Hongqiang, Yang, Haiyan, Zhang, Tao, Pan, Bo
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	London, England SAGE Publications 01.07.2019 Wiley
Schlagworte:	Gauss process state-space model expectation maximization algorithm nonlinear dynamic system Gauss process Rauch–Tung–Striebel smoother
ISSN:	1550-1329, 1550-1477, 1550-1477
Online-Zugang:	Volltext
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