International Journal of Communications, Network and System Sciences

Volume 4, Issue 4 (April 2011)

ISSN Print: 1913-3715   ISSN Online: 1913-3723

Google-based Impact Factor: 0.66  Citations  h5-index & Ranking

Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results II

HTML  Download Download as PDF (Size: 1859KB)  PP. 266-285  
DOI: 10.4236/ijcns.2011.44032    3,875 Downloads   8,169 Views  Citations

Affiliation(s)

.

ABSTRACT

This paper surveys the field of adaptation in stochastic systems as it has developed over the last four decades. The author’s research in this field is summarized and a novel solution for fitting an adaptive model in state space (instead of response space) is given.

Share and Cite:

I. Semushin, "Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results II," International Journal of Communications, Network and System Sciences, Vol. 4 No. 4, 2011, pp. 266-285. doi: 10.4236/ijcns.2011.44032.

Cited by

[1] Algorithmic Differentiation of the MWGS-Based Arrays for Computing the Information Matrix Sensitivity Equations within the Problem of Parameter Identification
Mathematics, 2022
[2] Active tools for parameter adapting and failure monitoring of integrated data-processing systems
2021 International Conference on Information …, 2021
[3] Application of the auxiliary performance index for automatic optimality control of discrete Kalman filter
2020
[4] Идентификация измерителя состояния (канала передачи данных) для случая стохастических и параметрически неопределенных сред
2020
[5] Identification of State Measurement Toolkits (Data Transmit Channels) for Stochastic and Uncertain Environments
2020
[6] Применение вспомогательного функционала качества для автоматического контроля оптимальности дискретного фильтра Калмана
2020
[7] Прямые и обратные задачи клинической практики на примере анализа данных термометрии
2020
[8] Active adaptation of a distributed multi-sensor filtering system
2019
[9] ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ МЕТОД ОШИБКИ ПРОГНОЗА СОСТОЯНИЯ ДЛЯ АДАПТИВНОГО СТОХАСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
2019
[10] Динамическое физически структурированное моделирование данных в противовес классическому анализу временных рядов
2019
[11] Dynamical physically structured data modeling vs. classical time series analysis: A case study related to clinical trial data analysis
2019
[12] АДАПТИВНЫÉ LD-ФИЛЬТР С АВТОМАТИЧЕСКИМ КОНТРОЛЕМ ОПТИМАЛЬНОСТИ ПО МЕТОДУ ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА КАЧЕСТВА
2019
[13] ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫÉ МЕТОД ОШИБКИ ПРОГНОЗА СОСТОßНИß ДЛß АДАПТИВНОГО СТОХАСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИß
2019
[14] АДАПТИВНЫЙ LD-ФИЛЬТРС АВТОМАТИЧЕСКИМ КОНТРОЛЕМОПТИМАЛЬНОСТИ ПО МЕТОДУ ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА КАЧЕСТВА
2019
[15] Активная адаптация распределенной мультисенсорной системы фильтрации
2019
[16] Динамическое физически структурированное моделирование данных в противовес классическому анализу временных рÿдов
2019
[17] Адаптивный LD-фильтр с автоматическим контролем оптимальности по методу вспомогательного функционала качества
XIII Всерос. совещание …, 2019
[18] Адаптивное оценивание и управление для сложных систем: прошлые достижения и нерешенные задачи
2019
[19] К численно-устойчивым итерациям Риккати для ЛКГ-оптимальных или параметрически-адаптивных процессов оценивания и управления
2018
[20] Towards robust riccati iterations for lqg-optimal or parameter-adaptive estimation and control processes
Automation of Control Processes, 2018
[21] Numerically Efficient LD-computations for the Auxiliary Performance Index Based Control Optimization under Uncertainties
2018
[22] Physically structured sequential data modeling: integration of qualitative and quantitative research
CEUR Workshop Proceedings, 2018
[23] Ортогонализованные блочные методы для параметрической идентификации дискретных линейных стохастических систем
2017
[24] Identification of human body daily temperature dynamics via minimum state prediction error method
2016
[25] Software tools for data modelling and processing of human body temperature circadian dynamics
Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015 37th Annual International Conference of the IEEE, 2015
[26] Software tools for data modelling and processing of human body temperature circadian dynamics.
Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015 37th Annual International Conference of the IEEE, 2015
[27] ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МЕТОДОМ ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА КАЧЕСТВА
2015
[28] ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ГОМЕОСТАТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ 3 (Ульяновский государственный университет)
2014
[29] ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ГОМЕОСТАТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
2014
[30] Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results IV: Seeking Minimum of API in Parameters of Data
Int'l J. of Communications, Network and System Sciences, 2013
[31] Adaptation in Stochastic Dynamic Systems–Survey and New Results IV: Seeking Minimum of API in Parameters of Data
2013
[32] Алгоритмы решения обратного уравнения Риккати для дискретных задач управления
2012
[33] АДАПТАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ: ОБЩЕЕ КРАТКОЕ
октябрь, 2012
[34] Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results III: Robust LQ Regulator Modification
Int'l J. of Communications, Network and System Sciences, 2012
[35] ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ АЛГЕБРЫ И ОЦЕНИВАНИЯ
2011
[36] Параметрическая идентификация модели погрешностей инерциальных навигационных систем
2011

Journals Menu
Follow SCIRP
Contact us
+1 323-425-8868
customer@scirp.org
WhatsApp +86 18163351462(WhatsApp)
Click here to send a message to me 1655362766
Paper Publishing WeChat

Copyright © 2024 by authors and Scientific Research Publishing Inc.

Creative Commons License

This work and the related PDF file are licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.