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MODELING NONLINEAR CIRCUITS WITH LINEARIZED DYNAMICAL MODELS VIA KERNEL REGRESSION

机译：通过核回归使用线性化动力学模型对非线性电路建模

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Daniel J. Gillespie; Daniel P. W. Ellis;
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年度 2014
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1. A Bayesian model averaging based multi-kernel Gaussian process regression framework for nonlinear state estimation and quality prediction of multiphase batch processes with transient dynamics and uncertainty [J] . Yu J., Chen K., Rashid M.M. Chemical Engineering Science . 2013,第Null期

机译：基于贝叶斯模型平均的多核高斯过程回归框架，用于具有瞬态动力学和不确定性的多相批过程的非线性状态估计和质量预测
2. Using local linear kernel smoothers to test the lack of fit of nonlinear regression models [J] . Chin-Shang Li Statistical Methodology . 2005,第4期

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3. Modeling the dynamics of nonlinear inductor circuits [J] . Deane J.H.B. IEEE Transactions on Magnetics . 1994,第5期

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4. Modeling nonlinear circuits with linearized dynamical models via kernel regression [C] . Gillespie Daniel J., Ellis Daniel P.W. IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics . 2013

机译：通过核回归使用线性化动力学模型对非线性电路建模
5. A Reproducing Kernel Particle Hydrodynamic Formulation for Modeling Strong Shock Effects in Nonlinear Solids. [D] . Roth, Michael Jason. 2014

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6. Hierarchical Cluster-based Partial Least Squares Regression (HC-PLSR) is an efficient tool for metamodelling of nonlinear dynamic models [O] . Kristin Tøndel, Ulf G Indahl, Arne B Gjuvsland, 2011

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7. Neural network test and nonparametric kernel test for neglected nonlinearity in regression models [O] . Tae-hwy Lee 2000

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