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【24h】

Sparse Bayesian ARX models with flexible noise distributions ?

机译：具有灵活噪声分布的稀疏贝叶斯ARX模型 ？

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This paper considers the problem of estimating linear dynamic system models when the observations are corrupted by random disturbances with nonstandard distributions. The paper is particularly motivated by applications where sensor imperfections involve significant contribution of outliers orwrap-aroundissues resulting in multi-modal distributions such as commonly encountered in robotics applications. As will be illustrated, these nonstandard measurement errors can dramatically compromise the effectiveness of standard estimation methods, while a computational Bayesian approach developed here is demonstrated to be equally effective as standard methods in standard measurement noise scenarios, but dramatically more effective in nonstandard measurement noise distribution scenarios.
机译：本文考虑了当观测值被具有非标准分布的随机干扰破坏时，估计线性动态系统模型的问题。本文特别受以下应用启发：传感器瑕疵涉及离群值或包裹物的显着贡献，从而导致多模式分布，例如机器人应用中经常遇到的情况。如将说明的那样，这些非标准测量误差会极大地损害标准估计方法的有效性，而在此开发的计算贝叶斯方法被证明与标准测量噪声场景中的标准方法同等有效，但在非标准测量噪声分布中则更为有效场景。

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