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  Adaptive, Cautious, Predictive control with Gaussian Process Priors

Murray-Smith, R., Sbarbaro D, Rasmussen, C., & Girard, A. (2003). Adaptive, Cautious, Predictive control with Gaussian Process Priors. In Proceedings of the 13th IFAC Symposium on System Identification (pp. 1195-1200).

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Urheber

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 Urheber:
Murray-Smith, R, Autor
Sbarbaro D, Rasmussen, CE1, Autor           
Girard, A, Autor
den Hof, Van, Herausgeber
P., Herausgeber
Wahlberg, B., Herausgeber
Weiland, S., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Nonparametric Gaussian Process models, a Bayesian statistics approach, are used to implement a nonlinear adaptive control law. Predictions, including propagation of the state uncertainty are made over a k-step horizon. The expected value of a quadratic cost function is minimised, over this prediction horizon, without ignoring the variance of the model predictions. The general method and its main features are illustrated on a simulation example.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2316
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Proceedings of the 13th IFAC Symposium on System Identification
Veranstaltungsort: -
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 13th IFAC Symposium on System Identification
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1195 - 1200 Identifikator: -