Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Robust Sequential Monte Carlo

Robust Sequential Monte Carlo (Robust SMC) extends standard particle filtering to handle outliers, heavy-tailed noise, and model misspecification in sequential data. By replacing Gaussian likelihood assumptions with heavier-tailed distributions or employing outlier-detection strategies during particle weighting, it maintains accurate state-tracking and parameter estimation even when observations deviate from the assumed model.

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Robust Sequential Monte Carlo Methods

Hồ sơ phương pháp phân loại · bayesian / bayesian

Ristic, B., Arulampalam, S., & Gordon, N. (2004). Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House. · ISBN 978-1580536318
Akyildiz, O. D., & Miguez, J. (2020). Nudging the particle filter. Statistics and Computing, 30(2), 315-336. · DOI 10.1007/s11222-019-09884-y

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

Same method familyHamiltonian Monte Carlomachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketKalman Filtermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyParticle Filtermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Bayesian Inferencemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Kalman Filtermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSequential Monte Carlomachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.