パラメトリック識別とは何ですか？
Parametric Identification パラメトリック識別 - This paper studies the nonparametric identification and estimation of projected pricing kernels implicit in European option prices and underlying asset returns using conditional moment restrictions. [1] The problem of parametric identification of interval discrete dynamic models is considered in the article. [2] Parametric identification of bridges using instrumented vehicles can be challenging, mainly due to the reduced length of the time series associated with the bridge span under test. [3] Paper presents the problem of parametric identification of processes of technological thermophysics based on the solution of inverse heat conduction problems under conditions of random disturbances. [4] We cover core models, alternative data settings, common estimation approaches, the role and choice of instruments, and nonparametric identification. [5] The parametric identification of the model is performed using the dependencies known from the scientific papers, and the transition matrices are aligned with the physical parameters of the mass flows, which makes the proposed model nonlinear. [6] Studies were based on an interdisciplinary approach to determining the structure of a human control system, as well as a class of models from the theory of automata necessary to implement both structural and parametric identification. [7] The Equivalent Score (ES) method is a regression-based normative/standardization technique that relies on the non-parametric identification of the observations corresponding to the outer and inner tolerance limits (oTL; iTL) — to derive a cut-off, as well as to between-ES thresholds — to mark the passage across different levels of ability. [8] The parametric identification of the saponification experimental process is performed as a multi-stage stationary reaction with linear kinetics, characterized by adequate model estimates. [9] The report is devoted to the study of the problem of parametric identification of controlled dynamic systems in their normal operation mode using a model with adjustable parameters. [10] Control decisions are made when the use of nonparametric identification and control algorithms. [11] To this purpose, a system for the parametric identification of a staircase is proposed in this article. [12] Methods of parametric identification for determination of fuel consumption are worked out and the analysis of flight technical characteristics of the helicopter is developed. [13] This determines the high importance of an effective solution to the problem of parametric identification. [14] Synthesizing what is known about the cross-world independence assumption, we discuss the relationship between assumptions for causal mediation analyses, causal models, and nonparametric identification of natural direct and indirect effects. [15] In this work, the parametric identification of a multi-input multi-output (MIMO) four tank system is investigated. [16] This paper establishes a novel nonparametric identification of all the unspecified elements. [17] The use of a cognitive approach based on the construction, structural-parametric identification, and research of fuzzy cognitive maps (FCM) for these purposes is constrained by the complexity of time factor accounting. [18] And for parametric identification, i. [19] In addition, structural and parametric identification of dynamic models of sensor signal drifts is performed. [20] Nonparametric identification of the fractional probability weight (FPW) function is achieved via a partial completeness assumption. [21] The paper proposes a two-step method for structural-parametric identification of hyperbolic functions with additive noise. [22] Vector fitting is modified in this study for the parametric identification of a model with an undamped rigid body mode in the frequency domain. [23] This paper provides a systematic approach to semiparametric identification that is based on statistical information as a measure of its "quality". [24] The main contribution and advantage of the proposed new method is the identification of an interval fuzzy model in an online manner, which means that the structural and parametric identification of nonlinear systems is done simultaneously and from the data stream. [25] The algorithm is adaptive and is based on the parametric identification of the mathematical model of the controlled object, performed by the control system in real time, and also on the use of an implicit reference model. [26] A multi-step procedure is presented, consisting first in the non-parametric identification of a frequency dependent, two degrees of freedom model instrument frame by means of a polynomial rational function, where polynomial order and parameters, such as polynomial coefficients and pole-residue couples, are optimally identified by means of an algebraic numerical technique and of an iterative stabilization procedure. [27] The problem of bias of OLS estimates arises when solving the problem of parametric identification of distributed dynamic processes. [28] The structural and parametric identification of the macromodel for energy consumption in the OGPE energy complex into the generalized Golden section metric is performed. [29] A method of parametric identification of the model based on the ideas of the theory of comparative identification has been developed. [30] To solve the arising problems of structural and parametric identification, as a rule, methods, and algorithms of the theory of adaptive control systems are used. [31] I first establish nonparametric identification and estimation of all the unspecified elements and provide estimators' asymptotic properties. [32] A method of structural-parametric identification based on experimental logarithmic magnitude-frequency characteristics is proposed which will allow for the same set of experimental points to select the structure of the mathematical model of varying complexity depending on the specified accuracy. [33] A method of structural-parametric identification was developed for the problem of object simulation with a multidimensional output in the class of beta-autoregressive models, in which autoregrassion weight coefficient ratios are determined based on beta-distribution density functions. [34] It allows a primary analysis of the hub operation and does not need large statistical information for parametric identification. [35] Drawing on experimental data, a structural and parametric identification of the Hammerstein, Wiener and Hammerstein-Wiener models with a polynomial structure of the linear dynamic block and piecewise linear static nonlinearities was performed. [36] Two methods were proposed to the parametric identification in this study. [37] This paper establishes a novel nonparametric identification of all the unspecified elements. [38] the minimum inertia needed at each network bus, in order to ensure the transient stability of the power system, and describes a methodology based on parametric identification for its assessment. [39] Finally, a simulation example based on parametric identification is provided to highlight the feasibility of the suggested method. [40] This paper proposes a robust method for semiparametric identification and estimation in panel multinomial choice models, where we allow for infinite-dimensional fixed effects that enter into consumer utilities in an additively nonseparable way, thus incorporating rich forms of unobserved heterogeneity. [41] With the parametric identification of the DC motor, it is possible to approximate the dynamics of the manipulator. [42] To analyze stability of valves operation and to calculate oscillatory processes, the dynamic model is required, the parametric identification of which has been accomplished with the use of experimental data and multidimensional numerical simulation results. [43] We show nonparametric identification of the parameters in the dynamic stochastic block model as recently introduced by Matias and Miele (2017) in the case of binary, finitely weighted, and general edge states. [44] Complexity and factor wholeness of the model description are the basis for designing algorithms and regulations for parametric identification and subsequent recognition of the types and levels of impacting complications on system using actual operation data. [45] The parametric identification of nonlinear systems opens up broad prospects for the creation of modern monitoring and control systems, thereby ensuring a significant increase in their technical and economic indicators. [46] A method for non-parametric identification of systems with asymmetric non-linear restoring forces is proposed in this paper. [47] This paper introduces new results on the nonparametric identification of separable and nonseparable discrete choice models. [48] In this paper, we propose a Random Scaling-based Bat Algorithm (RSBA) for parametric identification of a greenhouse thermal model. [49] Their informational significance is always different and practically not evaluated for the tasks of parametric identification and diagnosis of diabetes mellitus. [50]この論文では、ヨーロッパのオプション価格で暗黙のうちに非パラメトリックの識別と推定を研究し、条件付き瞬間の制限を使用して基礎となる資産収益を引き換えます。 [1] 間隔離散動的モデルのパラメトリック識別の問題は、記事で考慮されています。 [2] 計装車を使用した橋梁のパラメトリック識別は、主に、試験中のブリッジスパンに関連する時系列の長さの短縮による困難であり得る。 [3] 紙は、ランダムな擾乱の条件下での逆熱伝導問題の解に基づく技術的熱物理学のプロセスのパラメトリック同定の問題を提示する。 [4] コアモデル、代替データ設定、一般的な推定アプローチ、器具の役割と選択、および非パラメトリック識別をカバーしています。 [5] モデルのパラメトリック識別は、科学論文から知られている依存関係を使用して実行され、遷移行列は質量流の物理的パラメータと整列しており、これは提案されたモデルの非線形になる。 [6] 研究は、構造的およびパラメトリック識別の両方を実装するのに必要なオートマトンの理論からのヒューマンコントロールシステムの構造を決定するための学際的なアプローチに基づいていました。 [7] 等価スコア（ES）メソッドは、カットオフを導出するために、外側および内側の耐性制限（OTL; ITL）に対応する観測値の非パラメトリック識別に依存する回帰ベースの規範/標準化技術である。 間の範囲内の範囲内の間にパッセージをマークするために。 [8] 鹸化実験プロセスのパラメトリック同定は、適切なモデル推定値を特徴とする線形速度論との多段固定反応として行われる。 [9] レポートは、調整可能なパラメータを有するモデルを使用して、それらの通常動作モードにおける制御動的システムのパラメトリック識別の問題の研究に専念しています。 [10] 非パラメトリック識別および制御アルゴリズムの使用時に制御の決定が行われます。 [11] この目的のために、この記事で階段のパラメトリック識別のためのシステムが提案されている。 [12] 燃料消費量の決定のためのパラメトリック識別の方法が外れられ、ヘリコプターの飛行技術的特徴の分析が開発されています。 [13] これは、パラメトリック識別の問題に対する有効な解決策の重要性を決定します。 [14] 交差世界の独立的な仮定について知られているものを合成すると、因果仲介分析、因果学モデル、および自然直接および間接効果の非パラメトリック同定のための仮定の関係について議論します。 [15] この作業では、マルチ入力マルチ出力（MIMO）4タンクシステムのパラメトリック識別を調べた。 [16] この論文は、不特定の要素の新しい非パラメトリック識別を確立します。 [17] これらの目的のためのファジィ認知地図（FCM）の構築、構造 - パラメトリック識別（FCM）の研究に基づく認知的アプローチの使用は、時間係数会計の複雑さによって制約されています。 [18] そしてパラメトリック識別のために、i。 [19] さらに、センサ信号ドリフトの動的モデルの構造的およびパラメトリック識別が実行される。 [20] 分数確率重量（FPW）関数の非パラメトリック同定は、部分的な完全性の仮定を介して達成されます。 [21] この論文は、加法雑音を伴う双曲線関数の構造 - パラメトリック識別のための二段階法を提案する。 [22] ベクトルフィッティングは、周波数領域でダンプされていない剛体モードを持つモデルのパラメトリック識別についてこの研究で修正されます。 [23] この論文は、その「品質」の尺度としての統計情報に基づく半パラメトリック識別に対する体系的なアプローチを提供する。 [24] 提案された新しい方法の主な寄与および利点は、オンライン方式におけるインターバルファジィモデルの識別であり、これは非線形システムの構造的およびパラメトリック識別が同時にデータストリームから行われることを意味する。 [25] アルゴリズムは適応的であり、制御システムによってリアルタイムで実行された制御対象の数学的モデルのパラメトリック識別、および暗黙の参照モデルの使用に基づいています。 [26] 多項式の順序と多項式の順序とパラメータなど、多項式の順序と、多項式係数や極性のような2つの自由度モデル機器フレームの非パラメトリック識別の非パラメトリック識別で最初に多段の手順が提示されます。 カップルは、代数的数値技術および反復安定化手順によって最適に識別される。 [27] 分散動的プロセスのパラメトリック同定の問題を解決すると、OLS推定値のバイアスの問題が生じる。 [28] 一般化されたゴールデンセクションメトリックへのOGPEエネルギー複合体におけるエネルギー消費のためのマクロモデルの構造的およびパラメトリック同定が行われる。 [29] 比較識別理論の考えに基づくモデルのパラメトリック同定の方法が開発されてきた。 [30] 構造的およびパラメトリック識別の生じる問題を解決するために、適応制御システムの理論の方法、およびアルゴリズムが使用される。 [31] 最初に、すべての不特定の要素の非パラメトリック同定と推定を確立し、推定量の漸近的性質を提供します。 [32] 実験的対数の大きさ - 周波数特性に基づく構造 - パラメトリック識別の方法が提案され、それは同じセットの実験点が、指定された精度に応じて複雑さを変える数学的モデルの構造を選択することを可能にする。 [33] β自己回帰モデルのクラスにおける多次元出力を用いたオブジェクトシミュレーションの問題について、構造 - パラメトリック識別の方法は、ベータ分布密度関数に基づいて決定される。 [34] それはハブ操作の主な分析を可能にし、パラメトリック識別のための大きな統計情報を必要としません。 [35] 実験データを描く、線形動的ブロックと区分的線形静的非線形性の多項式構造を有するHammerStein、Wiener、Hammerstein - Wienerモデルの構造的およびパラメトリック識別を行った。 [36] 本研究では2つの方法がパラメトリック同定に提案された。 [37] この論文は、不特定の要素の新しい非パラメトリック識別を確立します。 [38] 電力システムの過渡安定性を確保するために、各ネットワーク バスで必要な最小慣性を示し、その評価のためのパラメトリック同定に基づく方法論を説明しています。 [39] 最後に、提案された方法の実現可能性を強調するために、パラメトリック同定に基づくシミュレーション例が提供されます。 [40] この論文では、パネル多項式選択モデルにおけるセミパラメトリックな識別と推定のためのロバストな方法を提案します。この方法では、無限次元の固定効果が消費者ユーティリティに相加的に分離不可能な方法で入ることを可能にし、観測されていない不均一性の豊富な形式を組み込みます。 [41] DC モーターのパラメトリック同定により、マニピュレーターのダイナミクスを近似することができます。 [42] バルブ動作の安定性を解析し、振動プロセスを計算するには、動的モデルが必要です。動的モデルのパラメトリックな同定は、実験データと多次元数値シミュレーション結果を使用して達成されています。 [43] Matias と Miele (2017) によって最近導入された動的確率ブロック モデルのパラメーターのノンパラメトリック同定を、バイナリ、有限加重、および一般的なエッジ状態の場合に示します。 [44] モデル記述の複雑性と要因の全体性は、パラメトリック識別のためのアルゴリズムと規則を設計するための基礎であり、その後、実際の運用データを使用してシステムに影響を与える合併症のタイプとレベルを認識します。 [45] 非線形システムのパラメトリック同定は、最新の監視および制御システムを作成するための幅広い展望を開き、それによって技術的および経済的指標の大幅な増加を保証します。 [46] 非対称非線形復元力を持つシステムのノンパラメトリック同定のための方法を本論文で提案した。 [47] この論文では、分離可能および分離不可能な離散選択モデルのノンパラメトリック同定に関する新しい結果を紹介します。 [48] この論文では、温室熱モデルのパラメトリック同定のためのランダム スケーリング ベースのバット アルゴリズム (RSBA) を提案します。 [49] それらの情報的重要性は常に異なり、真性糖尿病のパラメトリック同定および診断のタスクについては実際には評価されません。 [50]
parametric identification method パラメトリック同定法
This article introduces the command bunching, which implements new non-parametric and semi-parametric identification methods for estimating elasticities developed by Bertanha et al. [1] This work presents a nonparametric identification method to study the nonlinear response of a micro-electromechanical system (MEMS) resonator. [2] For application of a parametric identification method this would require estimating a large number of parameters, as well as an appropriate model order selection step for a possibly large scale MISO problem, thereby increasing the computational complexity of the identification algorithm to levels that are beyond feasibility. [3] We develop a nonparametric identification method for nonlinear gradient-flow dynamics. [4] In this paper, the application of non-parametric identification method using feedforward neural networks (FNNs) to model a flexible beam structure for AVC system is presented. [5] A new dynamic feedback tracking control method of desired velocity and current profiles for permanent magnet synchronous motors, without the additional synthesis of disturbance observers and parametric identification methods, is introduced. [6] In this paper, the parametric identification method is adopted to identify the online value ofこの記事では、Bertanha et alによって開発された弾性を推定するための新しいノンパラメトリックおよび半パラメトリック識別方法を実装するコマンドバンチングを紹介します。 [1] この作業は、マイクロ電気機械システム（MEMS）共振器の非線形応答を研究するための非パラメトリック同定法を提示する。 [2] パラメトリック識別方法を適用するためには、これは、多数のパラメータを推定することを必要とするであろう、そしておそらく大規模な味噌問題に対する適切なモデル順序選択ステップを必要とし、それによって実現可能性を超えているレベルへの識別アルゴリズムの計算複雑さを増大させるであろう。 [3] nan [4] この論文では、フィードフォワード ニューラル ネットワーク (FNN) を使用して、AVC システムの柔軟なビーム構造をモデル化するノンパラメトリック同定法の適用について説明します。 [5] 外乱オブザーバーとパラメトリック識別法の追加合成なしで、永久磁石同期モーターの所望の速度と電流プロファイルの新しい動的フィードバック追跡制御法を紹介します。 [6] この論文では、<inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$T_{p}$</tex-math></inline-formula>のオンライン値を識別するためにパラメトリック識別法が採用されています。 [7] これは、過去 40 年間に達成されたノンパラメトリック同定法に関する理論的結果に基づいています。 [8] nan [9] nan [10]
parametric identification result パラメトリック同定結果
In this paper, we propose causal intervention effects in two-person partnerships under arbitrary infectious disease transmission dynamics, and give nonparametric identification results showing how effects can be estimated in empirical trials using time-to-infection or binary outcome data. [1] For these two strategies, we give non-parametric and semi-parametric identification results without modeling assumptions on the outcome. [2] This paper provides nonparametric identification results for a class of latent utility models with additively separable unobservable heterogeneity. [3] The results potentially extend the existing non-parametric identification result for first-price sealed-bid auctions with symmetric affiliation. [4] Finally, I will consider the implications of the nonparametric identification results provided for a narrow, but non-trivial, set of causal estimands in Theorems 7 and 8. [5]本稿では、任意の感染症伝達動態の下での二人間パートナーシップにおける因果的な介入効果を提案し、時間間または二元転帰データを使用して経験的試験において効果を推定できるかを示す非パラメトリック識別結果を示す。 [1] これら2つの戦略のために、結果に対する仮定をモデル化することなく、非パラメトリックおよび半パラメトリックの識別結果を与えます。 [2] この論文では、相加的に分離可能で観測不可能な異質性を持つ潜在的実用新案のクラスのノンパラメトリック同定結果を提供します。 [3] この結果は、対称的な提携を伴うファーストプライス シールド ビッド オークションの既存のノンパラメトリック識別結果を拡張する可能性があります。 [4] nan [5]
parametric identification algorithm
From that, the parametric identification algorithm is implemented. [1] Possibilities of a software package that has the most complete set of parametric identification algorithms today are discussed. [2] Real-time structural and parametric identification algorithms have been developed, which is a combination of the algorithm for identifying the coefficients of linear equations and the method of the theory of interactive adaptation. [3] Although significant research efforts during the last two decades have resulted in an extensive number of parametric identification algorithms, most of them are certainly not directly applicable for modal parameter extraction. [4]それから、パラメトリック識別アルゴリズムが実装されています。 [1] 今日のパラメトリック識別アルゴリズムの最も完全なセットを備えたソフトウェア パッケージの可能性について説明します。 [2] 線形方程式の係数を識別するアルゴリズムと対話型適応理論の手法を組み合わせた、リアルタイム構造およびパラメトリック識別アルゴリズムが開発されています。 [3] nan [4]
parametric identification problem
This condition complicates significantly the solution search of non-parametric identification problems in the system because an output of one subsystem is an input of another subsystem, so active identification schemes are unappropriated. [1] This paper concerns the nonparametric identification problem for a class of nonlinear discrete-time dynamical systems that is characterized by its cascade structure. [2] First, the time-varying structural physical parameters are expanded at multi-scale profile by wavelet multiresolution analysis and a time-varying parametric identification problem can be converted into a timeinvariant one. [3] The non-parametric identification problem aims to estimate a suitable model based on the response produced by a given stimulus on an uncertain model. [4]nan [1] この論文は、カスケード構造によって特徴付けられる非線形離散時間動的システムのクラスのノンパラメトリック同定問題に関するものです。 [2] 最初に、時変構造物理パラメータは、ウェーブレット多重解像度解析によってマルチスケール プロファイルに展開され、時変パラメトリック識別問題は時不変問題に変換できます。 [3] nan [4]
parametric identification tool
CONCLUSIONS CBRA makes it easy for clinicians to use modeling and parametric identification tools to reconstruct release curves. [1] The proposed method uses both parametric and nonparametric identification tools. [2] This add-on requires suitable stack models, parametric identification tools and diagnostic algorithms to be run on low-cost embedded systems, ensuring a good trade-off between accuracy and computation time. [3]結論 CBRAは、臨床医がモデリングとパラメトリック識別ツールを使ってリリース曲線を再構築するのを容易にします。 [1] 提案された方法は、パラメトリックおよびノンパラメトリック識別ツールの両方を使用します。 [2] このアドオンには、適切なスタック モデル、パラメトリック識別ツール、および診断アルゴリズムを低コストの組み込みシステムで実行する必要があり、精度と計算時間の間の適切なトレードオフを保証します。 [3]
parametric identification procedure
This type of modeling can be a useful tool for the initial determination of parameters included in the TF associated with the EM, preceding advanced parametric identification procedures, e. [1] Considering that practically the full physics of the system is often inaccessible to be modeled accurately for lack of prior knowledge of some physical/structural parameters, this paper presents a novel parametric contact model and the corresponding parametric identification procedure for steady-state speed prediction of a typical standing wave linear ultrasonic motor utilizing longitudinal and bending modes. [2] Based on a small set of assumptions on preferences, Kerschbamer (2015) introduces a geometric delineation of distributional preferences and a parsimonious, non-parametric identification procedure — the Equality Equivalence Test ( eet ). [3]このタイプのモデリングは、高度なパラメトリック識別手順の前に、EMに関連付けられているTFに含まれるパラメータの初期決定のための有用なツールであり得る。 [1] いくつかの物理的/構造的パラメーターの事前知識が不足しているため、実際にはシステムの完全な物理学にアクセスして正確にモデル化することができないことが多いことを考慮して、この論文では、新しいパラメトリック接触モデルと、縦モードと曲げモードを利用した典型的な定在波リニア超音波モーター。 [2] Kerschbamer (2015) は、選好に関するいくつかの仮定に基づいて、分布選好の幾何学的な描写と、倹約的でノンパラメトリックな識別手順、つまり等価等価検定 ( eet ) を導入しています。 [3]
parametric identification technique パラメトリック識別法
The proposed algebraic parametric identification techniques are based on operational calculus of Mikusiński and differential algebra. [1] In this paper, a nonparametric identification technique to estimate second-order plus time delay (SOPTD) processes from step response is proposed, named NMIE. [2] Parametric Identification Technique has been done for the modelling of the Reactor section. [3]提案された代数的パラメトリック識別技術は、Mikusińskiと差動代数の操作計算に基づいています。 [1] 本論文では、NMIEという名前のステップ応答からの2次加遅延（SOPTD）プロセスを推定するための非パラメトリック識別技術が提案されている。 [2] nan [3]
parametric identification strategy
Later, two identification strategies are selected and adapted to our case: set membership, a data-driven, nonlinear and non-parametric identification strategy which needs no input redefinition; and Recursive least-squares (RLS), a widely recognized identification technique. [1] Nonparametric identification strategy is employed to capture causal relationships without imposing any variant of monotonicity existing in the nonseparable nonlinear error model literature. [2]後で、2つの識別戦略が選択され、私たちの場合に適合されています。 そして、広く認識されている識別技術である再帰的最小二乗（RLS）。 [1] ノンパラメトリック同定戦略は、分離不可能な非線形誤差モデルの文献に存在する単調性のバリアントを課すことなく、因果関係を捉えるために採用されています。 [2]
parametric identification assumption
We propose new non-parametric and semi-parametric identification assumptions on the distribution of agents that are weaker than assumptions currently made in the literature. [1] We propose new non-parametric and semi-parametric identification assumptions on the distribution of agents that are weaker than assumptions currently made in the literature. [2]我々は、文献中で現在行われている仮定よりも弱い薬剤の分布に関する新しい非パラメトリックおよび半パラメトリック識別の仮定を提案する。 [1] nan [2]
parametric identification approach パラメトリック識別アプローチ
The new parametric identification approach exhibits excellent agreement with the other methods. [1] The main purpose of the aircraft system identification is to estimate the aerodynamic force and torque coefficients using parametric identification approaches and intelligent modeling. [2]新しいパラメトリック識別アプローチは、他の方法と優れた一致を示します。 [1] 航空機システムの識別の主な目的は、パラメトリック識別アプローチとインテリジェントモデリングを使用して、空力係数とトルク係数を推定することです。 [2]