Littérature scientifique sur le sujet « Stochastic algorithms parameters identification »
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Articles de revues sur le sujet "Stochastic algorithms parameters identification"
Zhang, Ce, Xiangxiang Meng et Yan Ji. « Parameter Estimation of Fractional Wiener Systems with the Application of Photovoltaic Cell Models ». Mathematics 11, no 13 (30 juin 2023) : 2945. http://dx.doi.org/10.3390/math11132945.
Texte intégralJi, Yuejiang, et Lixin Lv. « Two Identification Methods for a Nonlinear Membership Function ». Complexity 2021 (30 avril 2021) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5515888.
Texte intégralHu, Huiyi, Xiao Yongsong et Rui Ding. « Multi-Innovation Stochastic Gradient Identification Algorithm for Hammerstein Controlled Autoregressive Autoregressive Systems Based on the Key Term Separation Principle and on the Model Decomposition ». Journal of Applied Mathematics 2013 (2013) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2013/596141.
Texte intégralOlama, Mohammed M., Kiran K. Jaladhi, Seddik M. Djouadi et Charalambos D. Charalambous. « Recursive Estimation and Identification of Time-Varying Long-Term Fading Channels ». Research Letters in Signal Processing 2007 (2007) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2007/17206.
Texte intégralMa, Ping, et Lei Wang. « Partially Coupled Stochastic Gradient Estimation for Multivariate Equation-Error Systems ». Mathematics 10, no 16 (16 août 2022) : 2955. http://dx.doi.org/10.3390/math10162955.
Texte intégralTsyganov, Andrey, et Yulia Tsyganova. « SVD-Based Identification of Parameters of the Discrete-Time Stochastic Systems Models with Multiplicative and Additive Noises Using Metaheuristic Optimization ». Mathematics 11, no 20 (15 octobre 2023) : 4292. http://dx.doi.org/10.3390/math11204292.
Texte intégralKovacevic, Ivana, Branko Kovacevic et Zeljko Djurovic. « On strong consistency of a class of recursive stochastic Newton-Raphson type algorithms with application to robust linear dynamic system identification ». Facta universitatis - series : Electronics and Energetics 21, no 1 (2008) : 1–21. http://dx.doi.org/10.2298/fuee0801001k.
Texte intégralMaitre, Julien, Sébastien Gaboury, Bruno Bouchard et Abdenour Bouzouane. « A Black-Box Model for Estimation of the Induction Machine Parameters Based on Stochastic Algorithms ». International Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research 3, no 3 (juillet 2015) : 44–67. http://dx.doi.org/10.4018/ijmstr.2015070103.
Texte intégralHsu, Geesern, Andrew E. Yagle, Kenneth C. Ludema et Joel A. Levitt. « Modeling and Identification of Lubricated Polymer Friction Dynamics ». Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control 122, no 1 (11 octobre 1996) : 78–88. http://dx.doi.org/10.1115/1.482431.
Texte intégralKrasheninnikov, Viktor R., Yuliya E. Kuvayskova, Olga E. Malenova et Aleksey Y. Subbotin. « PSEUDOGRADIENT ALGORITHM FOR IDENTIFICATION OF DOUBLY STOCHASTIC CYLINDRICAL IMAGE ». Автоматизация процессов управления 2, no 64 (2021) : 56–65. http://dx.doi.org/10.35752/1991-2927-2021-2-64-56-65.
Texte intégralThèses sur le sujet "Stochastic algorithms parameters identification"
Larsson, Erik. « Identification of stochastic continuous-time systems : algorithms, irregular sampling and Cramér-Rao bounds / ». Uppsala : Acta Universitatis Upsaliensis : Univ.-bibl. [distributör], 2004. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-3944.
Texte intégralKoenig, Guillaume. « Par vagues et marées : étude de la circulation hydrodynamique d’un lagon étroit de Nouvelle-Calédonie et identification des conditions aux bords à l’aide d’un algorithme stochastique ». Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2021. http://www.theses.fr/2021AIXM0533.
Texte intégralIn this thesis, I have studied the hydrodynamics of the Ouano coral lagoon in NewCaledonia and implemented a novel parameter identification algorithm to do so.Wave-breaking and tides dominate the Ouano lagoon; I wanted to evaluate theirimpact on the lagoon flushing.Several studies have been done in the lagoon before. I rely on both their findings forthe circulation and their tools for the modeling, namely the CROCO ( Coastal RegionalOcean COmmunity model) of C. Chevalier. I also have used data collected in 2016 inthe lagoon. However, some uncertainties remained on the amount of water broughtby the tides and the wave-breaking in the lagoon. Also, the parametrization of thewave-breaking friction coefficient and the tidal boundary conditions in the numericalmodel was uncertain.I implemented and tested a tool to improve those parametrizations or other modelparameters. This tool was a stochastic parameter identification algorithm, the Simul-taneous Perturbations Stochastic Approximations (SPSA) algorithm.We first tested different variants of the algorithm in a controlled environment andwith a 1-D turbulence model. Then I have used this algorithm to identify boundaryconditions with a linear tidal model of the Ouano lagoon. Finally, I have used thealgorithm to study the impact of the wave-breaking on the measurement of tides inthe Ouano
Jenča, Pavol. « Identifikace parametrů elektrických motorů metodou podprostorů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2012. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-219678.
Texte intégralDebonos, Andreas A. « Estimation of non-linear ship roll parameters using stochastic identification techniques ». Thesis, University of Sussex, 1993. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.295784.
Texte intégralAlamyal, Mohamoud Omran A. « Evaluation of stochastic optimisation algorithms for induction machine winding fault identification ». Thesis, University of Newcastle upon Tyne, 2013. http://hdl.handle.net/10443/1937.
Texte intégralZhou, Haiyan. « Stochastic Inverse Methods to Identify non-Gaussian Model Parameters in Heterogeneous Aquifers ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2011. http://hdl.handle.net/10251/12267.
Texte intégralZhou ., H. (2011). Stochastic Inverse Methods to Identify non-Gaussian Model Parameters in Heterogeneous Aquifers [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/12267
Palancia
Dong, Wei. « Identification of Electrical Parameters in A Power Network Using Genetic Algorithms and Transient Measurements ». Thesis, University of Nottingham, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.523043.
Texte intégralvan, Wyk Hans-Werner. « A Variational Approach to Estimating Uncertain Parameters in Elliptic Systems ». Diss., Virginia Tech, 2012. http://hdl.handle.net/10919/27635.
Texte intégralPh. D.
Harth, Tobias [Verfasser]. « Identification of Material Parameters for Inelastic Constitutive Models : Stochastic Simulation and Design of Experiments / Tobias Harth ». Aachen : Shaker, 2003. http://d-nb.info/1179036204/34.
Texte intégralWong, king-fung, et 黃景峰. « Non-coding RNA identification along genome ». Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2011. http://hub.hku.hk/bib/B4581949X.
Texte intégralLivres sur le sujet "Stochastic algorithms parameters identification"
System identification with quantized observations. Boston : Birkhäuser, 2010.
Trouver le texte intégralR, Kumar. A novel multistage estimation of the signal parameters of a possibly data-modulated sinusoid under very high dynamics. Pasadena, Calif : National Aeronautics and Space Administration, Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 1989.
Trouver le texte intégralKamenskaya, Valentina, et Leonid Tomanov. The fractal-chaotic properties of cognitive processes : age. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2020. http://dx.doi.org/10.12737/1053569.
Texte intégralFarooqi, Zarreen H. H. Identification of stochastic systems with random parameters with particular reference to the recirculating lymphocytes in the immune system. 1986.
Trouver le texte intégralLarsson, Erik. Identification of Stochastic Continuous-Time Systems : Algorithms, Irregular Sampling & Cramer-Rao Bounds (Uppsala Dissertations from the Faculty of Science & Technology, 52). Uppsala Universitet, 2003.
Trouver le texte intégralZhang, Ji-Feng, Le Yi Wang et G. George Yin. System Identification with Quantized Observations. Birkhäuser, 2010.
Trouver le texte intégralLeondes, Cornelius T. Control and Dynamic Systems : Advances in Theory and Applications : Advances in Algorithms and Computational Techniques in Dynamic Systems Control, P (Control and Dynamic Systems). Academic Press, 1989.
Trouver le texte intégralAllen, Michael P., et Dominic J. Tildesley. Molecular dynamics. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198803195.003.0003.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Stochastic algorithms parameters identification"
Al-Ani, Tarik, et Yskander Hamam. « Parameters identification of a time-varying stochastic dynamic systems using Viterbi algorithm ». Dans System Modelling and Optimization, 567–73. Boston, MA : Springer US, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-34897-1_69.
Texte intégralBenveniste, Albert, Michel Métivier et Pierre Priouret. « Tracking Non-Stationary Parameters ». Dans Adaptive Algorithms and Stochastic Approximations, 120–64. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-75894-2_5.
Texte intégralGuo, L., H. F. Chen et J. F. Zhang. « Identification of Stochastic Time-Varying Parameters ». Dans The IMA Volumes in Mathematics and its Applications, 211–23. New York, NY : Springer New York, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-9296-5_12.
Texte intégralCao, Yi, Yuehui Chen et Yaou Zhao. « Stochastic System Identification by Evolutionary Algorithms ». Dans Bio-Inspired Computing and Applications, 247–52. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24553-4_34.
Texte intégralBoutalis, Yiannis, Dimitrios Theodoridis, Theodore Kottas et Manolis A. Christodoulou. « Adaptive Estimation Algorithms of FCN Parameters ». Dans System Identification and Adaptive Control, 215–49. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-06364-5_9.
Texte intégralWang, Wei. « Generalized Extended Stochastic Gradient Algorithm Implemented Parameter Identification for Complex Multivariable-Systems ». Dans Proceedings of the 11th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC2019), 663–73. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0474-7_62.
Texte intégralBellizzi, S., et R. Bouc. « Identification of the Hysteresis Parameters of a Nonlinear Vehicle Suspension Under Random Excitation ». Dans Nonlinear Stochastic Dynamic Engineering Systems, 467–76. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-83334-2_34.
Texte intégralCascone, Dario, Giacomo Navarra, Maria Oliva et Francesco Lo Iacono. « Influence of User-Defined Parameters Using Stochastic Subspace Identification (SSI) ». Dans Lecture Notes in Mechanical Engineering, 1567–82. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-41057-5_127.
Texte intégralHarth, Tobias, Jürgen Lehn et Franz Gustav Kollmann. « Identification of Material Parameters for Inelastic Constitutive Models : Stochastic Simulation ». Dans Deformation and Failure in Metallic Materials, 139–67. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-36564-8_6.
Texte intégralde la Higuera, Colin, et Franck Thollard. « Identification in the Limit with Probability One of Stochastic Deterministic Finite Automata ». Dans Grammatical Inference : Algorithms and Applications, 141–56. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-45257-7_12.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Stochastic algorithms parameters identification"
Chernyshov, Kirill R. « Extended stochastic approximation algorithms for systems parameters identification ». Dans IEEE EUROCON 2009 (EUROCON). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/eurcon.2009.5167742.
Texte intégralWang, Chunlin, Torodd Skjerve Nord et Guoyuan Li. « Automated Modal Parameters Identification During Ice-Structure Interactions ». Dans ASME 2022 41st International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/omae2022-81075.
Texte intégralWade, S. « Comparison of stochastic and deterministic parameter identification algorithms for indirect vector control ». Dans IEE Colloquium on Vector Control and Direct Torque Control of Induction Motors. IEE, 1995. http://dx.doi.org/10.1049/ic:19951109.
Texte intégralHouili, Rabiaa, Mohamed Yacine Hammoudi, Abir Betka et Abdenacer Titaouine. « Stochastic optimization algorithms for parameter identification of three phase induction motors with experimental verification ». Dans 2023 International Conference on Advances in Electronics, Control and Communication Systems (ICAECCS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icaeccs56710.2023.10104526.
Texte intégralWang, S. Q., Y. T. Zhang et Y. X. Feng. « Comparative Study of Output-Based Modal Identification Methods Using Measured Signals From an Offshore Platform ». Dans ASME 2010 29th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. ASMEDC, 2010. http://dx.doi.org/10.1115/omae2010-20771.
Texte intégralBook, Joel M., et Samuel F. Asokanthan. « Modal Characterization of MEMS Switches via Output Only and Input/Output Identification Methods ». Dans ASME 2011 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2011. http://dx.doi.org/10.1115/detc2011-48888.
Texte intégralYang, Wenlong, Lei Li, Qiang Fu, Yao Teng, Shuqing Wang et Fushun Liu. « Identify Modal Parameters of a Real Offshore Platform From the Response Excited by Natural Ice Loading ». Dans ASME 2016 35th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/omae2016-54821.
Texte intégralYin, Hao, He Xu, Yuhan Zhao et Feng Sun. « Fault Diagnosis of Control Valve Based on Fusion of Deep Learning and Elastic Weight Consolidation ». Dans BATH/ASME 2022 Symposium on Fluid Power and Motion Control. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/fpmc2022-89359.
Texte intégralYu, Shi Miao, Youngmok Ko, Han Hu, Jun Seo et Amy M. Bilton. « Optimization and System Identification of a Variable Pico-Scale Hydro Turbine for Pressure Regulation ». Dans ASME 2020 Power Conference collocated with the 2020 International Conference on Nuclear Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/power2020-16902.
Texte intégralCarassale, Luigi, Michela Marrè-Brunenghi et Stefano Patrone. « Modal Identification of Dynamically Coupled Bladed Disks in Run-Up Tests ». Dans ASME Turbo Expo 2016 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/gt2016-57251.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Stochastic algorithms parameters identification"
Heeringa, Brent, et Tim Oates. Two Algorithms for Learning the Parameters of Stochastic Context-Free Grammars. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada459920.
Texte intégralKuropiatnyk, D. I. Actuality of the problem of parametric identification of a mathematical model. [б. в.], décembre 2018. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/2885.
Texte intégralEngel, Bernard, Yael Edan, James Simon, Hanoch Pasternak et Shimon Edelman. Neural Networks for Quality Sorting of Agricultural Produce. United States Department of Agriculture, juillet 1996. http://dx.doi.org/10.32747/1996.7613033.bard.
Texte intégralMiles, Gaines E., Yael Edan, F. Tom Turpin, Avshalom Grinstein, Thomas N. Jordan, Amots Hetzroni, Stephen C. Weller, Marvin M. Schreiber et Okan K. Ersoy. Expert Sensor for Site Specification Application of Agricultural Chemicals. United States Department of Agriculture, août 1995. http://dx.doi.org/10.32747/1995.7570567.bard.
Texte intégral