Zeitschriftenartikel zum Thema „Constrained Gaussian processes“
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Wang, Xiaojing, und James O. Berger. „Estimating Shape Constrained Functions Using Gaussian Processes“. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 4, Nr. 1 (Januar 2016): 1–25. http://dx.doi.org/10.1137/140955033.
Der volle Inhalt der QuelleGraf, Siegfried, und Harald Luschgy. „Entropy-constrained functional quantization of Gaussian processes“. Proceedings of the American Mathematical Society 133, Nr. 11 (02.05.2005): 3403–9. http://dx.doi.org/10.1090/s0002-9939-05-07888-3.
Der volle Inhalt der QuelleNiu, Mu, Pokman Cheung, Lizhen Lin, Zhenwen Dai, Neil Lawrence und David Dunson. „Intrinsic Gaussian processes on complex constrained domains“. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 81, Nr. 3 (19.04.2019): 603–27. http://dx.doi.org/10.1111/rssb.12320.
Der volle Inhalt der QuelleGirbés-Juan, Vicent, Joaquín Moll, Antonio Sala und Leopoldo Armesto. „Cautious Bayesian Optimization: A Line Tracker Case Study“. Sensors 23, Nr. 16 (18.08.2023): 7266. http://dx.doi.org/10.3390/s23167266.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Shihao, Samuel W. K. Wong und S. C. Kou. „Inference of dynamic systems from noisy and sparse data via manifold-constrained Gaussian processes“. Proceedings of the National Academy of Sciences 118, Nr. 15 (09.04.2021): e2020397118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2020397118.
Der volle Inhalt der QuelleRattunde, Leonhard, Igor Laptev, Edgar D. Klenske und Hans-Christian Möhring. „Safe optimization for feedrate scheduling of power-constrained milling processes by using Gaussian processes“. Procedia CIRP 99 (2021): 127–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.procir.2021.03.020.
Der volle Inhalt der QuelleSchweidtmann, Artur M., Dominik Bongartz, Daniel Grothe, Tim Kerkenhoff, Xiaopeng Lin, Jaromił Najman und Alexander Mitsos. „Deterministic global optimization with Gaussian processes embedded“. Mathematical Programming Computation 13, Nr. 3 (25.06.2021): 553–81. http://dx.doi.org/10.1007/s12532-021-00204-y.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ming, Xiafei Tang, Qichun Zhang und Yiqun Zou. „Non-Gaussian Pseudolinear Kalman Filtering-Based Target Motion Analysis with State Constraints“. Applied Sciences 12, Nr. 19 (04.10.2022): 9975. http://dx.doi.org/10.3390/app12199975.
Der volle Inhalt der QuelleSalmon, John. „Generation of Correlated and Constrained Gaussian Stochastic Processes for N-Body Simulations“. Astrophysical Journal 460 (März 1996): 59. http://dx.doi.org/10.1086/176952.
Der volle Inhalt der QuelleRocher, Antoine, Vanina Ruhlmann-Kleider, Etienne Burtin und Arnaud de Mattia. „Halo occupation distribution of Emission Line Galaxies: fitting method with Gaussian processes“. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics 2023, Nr. 05 (01.05.2023): 033. http://dx.doi.org/10.1088/1475-7516/2023/05/033.
Der volle Inhalt der QuelleLindberg, Christina Willecke, Daniela Huppenkothen, R. Lynne Jones, Bryce T. Bolin, Mario Jurić, V. Zach Golkhou, Eric C. Bellm et al. „Characterizing Sparse Asteroid Light Curves with Gaussian Processes“. Astronomical Journal 163, Nr. 1 (21.12.2021): 29. http://dx.doi.org/10.3847/1538-3881/ac3079.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Shengbo, und Ke Li. „Constrained Bayesian Optimization under Partial Observations: Balanced Improvements and Provable Convergence“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 14 (24.03.2024): 15607–15. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29488.
Der volle Inhalt der QuelleSchrouff, Jessica, Caroline Kussé, Louis Wehenkel, Pierre Maquet und Christophe Phillips. „Decoding Semi-Constrained Brain Activity from fMRI Using Support Vector Machines and Gaussian Processes“. PLoS ONE 7, Nr. 4 (26.04.2012): e35860. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0035860.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Wei, Philippe Ciais, Shushi Peng, Chao Yue, Yilong Wang, Martin Thurner, Sassan S. Saatchi et al. „Land-use and land-cover change carbon emissions between 1901 and 2012 constrained by biomass observations“. Biogeosciences 14, Nr. 22 (14.11.2017): 5053–67. http://dx.doi.org/10.5194/bg-14-5053-2017.
Der volle Inhalt der QuelleDuecker, Daniel Andre, Andreas Rene Geist, Edwin Kreuzer und Eugen Solowjow. „Learning Environmental Field Exploration with Computationally Constrained Underwater Robots: Gaussian Processes Meet Stochastic Optimal Control“. Sensors 19, Nr. 9 (06.05.2019): 2094. http://dx.doi.org/10.3390/s19092094.
Der volle Inhalt der QuelleMinkova, Leda D. „A stochastic model for the financial market with discontinuous prices“. Journal of Applied Mathematics and Stochastic Analysis 9, Nr. 3 (01.01.1996): 271–80. http://dx.doi.org/10.1155/s1048953396000263.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Lei, Zhen Gao, Yu-Tian Wang, Ming-Wen Zhang, Jian-Cheng Ni, Chun-Hou Zheng und Yansen Su. „SCMFMDA: Predicting microRNA-disease associations based on similarity constrained matrix factorization“. PLOS Computational Biology 17, Nr. 7 (12.07.2021): e1009165. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009165.
Der volle Inhalt der QuelleDEKKER, H., und A. MAASSEN VAN DEN BRINK. „TRANSITION STATE THEORY IN EXTENDED PHASE SPACE“. Modern Physics Letters B 07, Nr. 19 (20.08.1993): 1263–68. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984993001284.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Wei, Tianhong Pan, Zhengming Li und Shan Chen. „Batch process modeling by using temporal feature and Gaussian mixture model“. Transactions of the Institute of Measurement and Control 42, Nr. 6 (01.12.2019): 1204–14. http://dx.doi.org/10.1177/0142331219887827.
Der volle Inhalt der QuelleLivieris, Ioannis E., Emmanuel Pintelas, Theodore Kotsilieris, Stavros Stavroyiannis und Panagiotis Pintelas. „Weight-Constrained Neural Networks in Forecasting Tourist Volumes: A Case Study“. Electronics 8, Nr. 9 (08.09.2019): 1005. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8091005.
Der volle Inhalt der QuelleRegayre, Leighton A., Lucia Deaconu, Daniel P. Grosvenor, David M. H. Sexton, Christopher Symonds, Tom Langton, Duncan Watson-Paris et al. „Identifying climate model structural inconsistencies allows for tight constraint of aerosol radiative forcing“. Atmospheric Chemistry and Physics 23, Nr. 15 (08.08.2023): 8749–68. http://dx.doi.org/10.5194/acp-23-8749-2023.
Der volle Inhalt der QuelleCandelieri, Antonio, Andrea Ponti, Elisabetta Fersini, Enza Messina und Francesco Archetti. „Safe Optimal Control of Dynamic Systems: Learning from Experts and Safely Exploring New Policies“. Mathematics 11, Nr. 20 (19.10.2023): 4347. http://dx.doi.org/10.3390/math11204347.
Der volle Inhalt der QuelleLi, S.-S., W. Zang, A. Udalski, Y. Shvartzvald, D. Huber, C.-U. Lee, T. Sumi et al. „OGLE-2017-BLG-1186: first application of asteroseismology and Gaussian processes to microlensing“. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 488, Nr. 3 (10.07.2019): 3308–23. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stz1873.
Der volle Inhalt der QuelleWenk, Philippe, Gabriele Abbati, Michael A. Osborne, Bernhard Schölkopf, Andreas Krause und Stefan Bauer. „ODIN: ODE-Informed Regression for Parameter and State Inference in Time-Continuous Dynamical Systems“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 6364–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6106.
Der volle Inhalt der QuelleNi, Jiancheng, Lei Li, Yutian Wang, Cunmei Ji und Chunhou Zheng. „MDSCMF: Matrix Decomposition and Similarity-Constrained Matrix Factorization for miRNA–Disease Association Prediction“. Genes 13, Nr. 6 (06.06.2022): 1021. http://dx.doi.org/10.3390/genes13061021.
Der volle Inhalt der QuelleNi, Jiancheng, Lei Li, Yutian Wang, Cunmei Ji und Chunhou Zheng. „MDSCMF: Matrix Decomposition and Similarity-Constrained Matrix Factorization for miRNA–Disease Association Prediction“. Genes 13, Nr. 6 (06.06.2022): 1021. http://dx.doi.org/10.3390/genes13061021.
Der volle Inhalt der QuelleHERZOG, FLORIAN, GABRIEL DONDI und HANS P. GEERING. „STOCHASTIC MODEL PREDICTIVE CONTROL AND PORTFOLIO OPTIMIZATION“. International Journal of Theoretical and Applied Finance 10, Nr. 02 (März 2007): 203–33. http://dx.doi.org/10.1142/s0219024907004196.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Kaibin, Zhiping Peng, Delong Cui und Qirui Li. „SLA-DQTS: SLA Constrained Adaptive Online Task Scheduling Based on DDQN in Cloud Computing“. Applied Sciences 11, Nr. 20 (09.10.2021): 9360. http://dx.doi.org/10.3390/app11209360.
Der volle Inhalt der QuelleMIELCZAREK, JAKUB, und MICHAŁ KAMIONKA. „SMOOTHED QUANTUM FLUCTUATIONS AND CMB OBSERVATIONS“. International Journal of Modern Physics D 21, Nr. 10 (Oktober 2012): 1250080. http://dx.doi.org/10.1142/s0218271812500800.
Der volle Inhalt der QuelleRamalingam, Gomathi, Selvakumaran Selvaraj, Visumathi James, Senthil Kumar Saravanaperumal und Buvaneswari Mohanram. „Segmentation of Medical Images with Adaptable Multifunctional Discretization Bayesian Neural Networks and Gaussian Operation“. International journal of electrical and computer engineering systems 14, Nr. 4 (26.04.2023): 381–92. http://dx.doi.org/10.32985/ijeces.14.4.2.
Der volle Inhalt der QuelleShojaie, Ali, und Emily B. Fox. „Granger Causality: A Review and Recent Advances“. Annual Review of Statistics and Its Application 9, Nr. 1 (07.03.2022): 289–319. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-statistics-040120-010930.
Der volle Inhalt der QuelleFaria, J. P., V. Adibekyan, E. M. Amazo-Gómez, S. C. C. Barros, J. D. Camacho, O. Demangeon, P. Figueira et al. „Decoding the radial velocity variations of HD 41248 with ESPRESSO“. Astronomy & Astrophysics 635 (März 2020): A13. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/201936389.
Der volle Inhalt der QuelleStrocchi, Marina, Stefano Longobardi, Christoph M. Augustin, Matthias A. F. Gsell, Argyrios Petras, Christopher A. Rinaldi, Edward J. Vigmond et al. „Cell to whole organ global sensitivity analysis on a four-chamber heart electromechanics model using Gaussian processes emulators“. PLOS Computational Biology 19, Nr. 6 (26.06.2023): e1011257. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011257.
Der volle Inhalt der QuelleOwen, Nathan E., und Lorena Liuzzo. „Impact of land use on water resources via a Gaussian process emulator with dimension reduction“. Journal of Hydroinformatics 21, Nr. 3 (19.03.2019): 411–26. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.2019.067.
Der volle Inhalt der QuelleMeyer, Antoine D., David A. van Dyk, Hyungsuk Tak und Aneta Siemiginowska. „TD-CARMA: Painless, Accurate, and Scalable Estimates of Gravitational Lens Time Delays with Flexible CARMA Processes“. Astrophysical Journal 950, Nr. 1 (01.06.2023): 37. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/acbea1.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yufei, Renjie Wan, Wenhan Yang, Haoliang Li, Lap-Pui Chau und Alex Kot. „Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 3 (28.06.2022): 2604–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20162.
Der volle Inhalt der QuelleCasaburo, Alessandro, Dario Magliacano, Giuseppe Petrone, Francesco Franco und Sergio De Rosa. „Gaussian-Based Machine Learning Algorithm for the Design and Characterization of a Porous Meta-Material for Acoustic Applications“. Applied Sciences 12, Nr. 1 (30.12.2021): 333. http://dx.doi.org/10.3390/app12010333.
Der volle Inhalt der QuelleVacher, Jonathan, Andrew Isaac Meso, Laurent U. Perrinet und Gabriel Peyré. „Bayesian Modeling of Motion Perception Using Dynamical Stochastic Textures“. Neural Computation 30, Nr. 12 (Dezember 2018): 3355–92. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01142.
Der volle Inhalt der QuelleShang, Zhenhong, Ziqi He und Runxin Li. „A Coronal Loop Automatic Detection Method“. Symmetry 16, Nr. 6 (06.06.2024): 704. http://dx.doi.org/10.3390/sym16060704.
Der volle Inhalt der QuellePollard, Oliver G., Natasha L. M. Barlow, Lauren J. Gregoire, Natalya Gomez, Víctor Cartelle, Jeremy C. Ely und Lachlan C. Astfalck. „Quantifying the uncertainty in the Eurasian ice-sheet geometry at the Penultimate Glacial Maximum (Marine Isotope Stage 6)“. Cryosphere 17, Nr. 11 (10.11.2023): 4751–77. http://dx.doi.org/10.5194/tc-17-4751-2023.
Der volle Inhalt der QuelleChang, W., P. J. Applegate, M. Haran und K. Keller. „Probabilistic calibration of a Greenland Ice Sheet model using spatially resolved synthetic observations: toward projections of ice mass loss with uncertainties“. Geoscientific Model Development 7, Nr. 5 (05.09.2014): 1933–43. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-7-1933-2014.
Der volle Inhalt der QuelleChang, W., P. J. Applegate, M. Haran und K. Keller. „Probabilistic calibration of a Greenland Ice Sheet model using spatially-resolved synthetic observations: toward projections of ice mass loss with uncertainties“. Geoscientific Model Development Discussions 7, Nr. 2 (25.03.2014): 1905–31. http://dx.doi.org/10.5194/gmdd-7-1905-2014.
Der volle Inhalt der QuelleSmit, Merijn, Andrej Dvornik, Mario Radovich, Konrad Kuijken, Matteo Maturi, Lauro Moscardini und Mauro Sereno. „AMICO galaxy clusters in KiDS-DR3: The impact of estimator statistics on the luminosity-mass scaling relation“. Astronomy & Astrophysics 659 (März 2022): A195. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/202141626.
Der volle Inhalt der QuelleDur, Tolga Hasan, Rossella Arcucci, Laetitia Mottet, Miguel Molina Solana, Christopher Pain und Yi-Ke Guo. „Weak Constraint Gaussian Processes for optimal sensor placement“. Journal of Computational Science 42 (April 2020): 101110. http://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2020.101110.
Der volle Inhalt der QuelleFurmanek, Mariusz P., Madhur Mangalam, Damian G. Kelty-Stephen und Grzegorz Juras. „Postural constraints recruit shorter-timescale processes into the non-Gaussian cascade processes“. Neuroscience Letters 741 (Januar 2021): 135508. http://dx.doi.org/10.1016/j.neulet.2020.135508.
Der volle Inhalt der QuelleBachoc, François, Agnès Lagnoux und Andrés F. López-Lopera. „Maximum likelihood estimation for Gaussian processes under inequality constraints“. Electronic Journal of Statistics 13, Nr. 2 (2019): 2921–69. http://dx.doi.org/10.1214/19-ejs1587.
Der volle Inhalt der QuelleWilliams, M., A. D. Richardson, M. Reichstein, P. C. Stoy, P. Peylin, H. Verbeeck, N. Carvalhais et al. „Improving land surface models with FLUXNET data“. Biogeosciences Discussions 6, Nr. 2 (05.03.2009): 2785–835. http://dx.doi.org/10.5194/bgd-6-2785-2009.
Der volle Inhalt der QuelleWilliams, M., A. D. Richardson, M. Reichstein, P. C. Stoy, P. Peylin, H. Verbeeck, N. Carvalhais et al. „Improving land surface models with FLUXNET data“. Biogeosciences 6, Nr. 7 (30.07.2009): 1341–59. http://dx.doi.org/10.5194/bg-6-1341-2009.
Der volle Inhalt der QuelleMcClintock, Thomas, und Eduardo Rozo. „Reconstructing probability distributions with Gaussian processes“. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 489, Nr. 3 (02.09.2019): 4155–60. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stz2426.
Der volle Inhalt der QuelleRoque, Luis, Luis Torgo und Carlos Soares. „Automatic Hierarchical Time-Series Forecasting Using Gaussian Processes“. Engineering Proceedings 5, Nr. 1 (09.07.2021): 49. http://dx.doi.org/10.3390/engproc2021005049.
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