预印本前沿

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System identification using Bayesian neural networks with nonparametric noise models

Christos Merkatas · Simo Särkkä首次提交 2021-04-25 · 修订 2022-01-25 · v3arXiv预印本

利用贝叶斯神经网络与非参数噪声模型进行系统辨识AI 解读

System identification is of special interest in science and engineering. This article is concerned with a system identification problem arising in stochastic dynamic systems, where the aim is to estimate the parameters of a system along with its unknown noise processes. In particular, we propose a Bayesian nonparametric approach for system identification in discrete time nonlinear random dynamical systems assuming only the order of the Markov process is known. The proposed…

宏观 · 时间序列半参数与非参数贝叶斯

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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