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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.6
- 수록면
- 499 - 506 (8page)
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The Unscented Kalman Filter is known to outperform the Extended Kalman Filter for the nonlinear state estimation with a significance advantage that it does not require the computation of Jacobian but EKF has a competitive advantage to the UKF on the performance time. We compare both algorithms on training the artificial neural network. The validation data set is used to estimate parameters which are supposed to result in better fitting for the test data set. Experimental results are presented which indicate the performance of both algorithms.
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[학술지(정기간행물)] - Julier S.J / 1997 / A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems
[학술지(정기간행물)] - Julier S.J / May2002 / Scaled Unscented Transformation : 8 ~ 10
[학술지(정기간행물)] - Kalman / 1960 / A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems Journal of Basic Engineering Transactions of the ASME Series D 82 : 35 ~ 45
[학술지(정기간행물)] - Kalman / 1961 / New Results in Linear Filtering and Prediction Theory Journal of Basic Engineering : 96 ~ 108
[학술지(정기간행물)] - Rumelhart / 1986 / Learning Internal Representations by Error Propagation
[학술지(정기간행물)] - Julier S.J / May2002 / Scaled Unscented Transformation : 8 ~ 10
[학술지(정기간행물)] - Kalman / 1960 / A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems Journal of Basic Engineering Transactions of the ASME Series D 82 : 35 ~ 45
[학술지(정기간행물)] - Kalman / 1961 / New Results in Linear Filtering and Prediction Theory Journal of Basic Engineering : 96 ~ 108
[학술지(정기간행물)] - Rumelhart / 1986 / Learning Internal Representations by Error Propagation
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