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机译:本质上是贝叶斯鲁棒卡尔曼滤波器:一种创新过程方法
Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA;
Division of Oncology and Center for Cancer Systems Biology, Stanford School of Medicine, Stanford, CA, USA;
Kalman filters; Bayes methods; Robustness; Uncertainty; Mathematical model; Technological innovation; Covariance matrices;
机译:具有强大稳健性的贝叶斯正规返回传播神经网络的联合动力策略 - 扩展卡尔曼电池电池电量预测
机译:通过无穷维贝叶斯滤波和平滑进行时空学习:通过卡尔曼滤波看高斯过程回归
机译:不确定噪声统计下鲁棒卡尔曼滤波的贝叶斯框架
机译:鲁棒的自适应卡尔曼滤波,输入未知(信号处理)。
机译:评估适合卡尔曼滤波处理的Argos卫星遥测位置的贝叶斯状态空间模型的性能
机译:无热量计伽马射线望远镜:带电的最佳测量 卡尔曼贝叶斯分析的多次散射粒子动量 过滤创新
机译:利用空间速度蛇进行稳健跟踪:卡尔曼滤波方法