• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    A Bayesian approach for model identification of LPV systems with uncertain scheduling variables

    No Thumbnail [120x130]
    التاريخ
    2015
    المؤلف
    Abbasi, F.
    Mohammadpour, J.
    Toth, R.
    Meskin, Nader
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This paper presents a Gaussian Process (GP) based Bayesian method that takes into account the effect of additive noise on the scheduling variables for identification of linear parameter-varying (LPV) models in input-output form. The proposed method approximates the noise-free coefficient functions by a local linear expansion on the observed scheduling variables. Therefore, additive noise on the scheduling variables is reconstructed as a corrective term added to the output noise that is proportional to the squared gradient obtained from the posterior of the Gaussian Process. An iterative procedure is given so that the obtained solution converges to the best estimation of the coefficient functions according to the given measure of fitness. Moreover, the expectation and covariance functions estimated by GP are modified for the noisy scheduling variable case to include the noise contribution on the estimated expectation and covariance functions. The model training procedure identifies noise level in the measurements including outputs and scheduling variables by estimating the noise variances, as well as other defined hyperparameters. Finally, the performance of the proposed method is compared to the standard GP approach through a numerical example. 2015 IEEE.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/CDC.2015.7402326
    http://hdl.handle.net/10576/29805
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2821‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video

    NoThumbnail