National audienceCet article propose une amélioration du comportement des techniques de filtrage dans les modèles d'état non linéaires. Pour cela, on introduit des techniques de filtrage de type Kalman étendu, "sans parfum" ou particulaire qui exploitent en particulier la concaténation des équations d'état et d'observation afin de limiter les effets des non linéarités dans la propagation de l'état et d’améliorer l’estimation de l'état 'instant antérieur. On vérifie que les performances obtenues par ces nouveaux algorithmes améliorent souvent les algorithmes de filtrage classiques correspondants
National audienceEn apprentissage par renforcement, LSTD est l'un des algorithmes d'approximation de...
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International audienceL'estimation paramétrique des modèles dynamiques en biologie est souvent rendu...
National audienceCet article propose une amélioration du comportement des techniques de filtrage dan...
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Les algorithmes à noyau tels que les Support Vector Machines suscitent un intérêt sans cesse grandis...
Le filtrage particulaire est une méthode utilisée pour l'estimation d'état des systèmes dynamiques. ...
- Le problème traité dans cet article est celui d'une image dégradée par un bruit additif. La méthod...
Nous proposons de modéliser les bruits du modèle de filtrage par des mélanges gaussiens, ce qui a ét...
Dans cet article, on montre que les espaces de Hilbert à noyau reproduisant offrent un cadre intéres...
National audienceEn apprentissage par renforcement, LSTD est l'un des algorithmes d'approximation de...
National audienceEn apprentissage par renforcement, LSTD est l'un des algorithmes d'approximation de...
- Nous présentons dans ce papier un cadre théorique pour affiner une estimation efficace de plusieur...
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