Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results II

Journals Menu

Follow SCIRP

	+1 323-425-8868
	customer@scirp.org
	+86 18163351462(WhatsApp)
	1655362766

	Paper Publishing WeChat

International Journal of Communications, Network and System Sciences

ISSN Print: 1913-3715
ISSN Online: 1913-3723
www.scirp.org/journal/ijcns
E-mail: ijcns@scirp.org

Google-based Impact Factor: 1.39
Citations

Journals Menu

"Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results II"
written by Innokentiy V. Semushin,
published by International Journal of Communications, Network and System Sciences, Vol.4 No.4, 2011

has been cited by the following article(s):

Google Scholar
CrossRef

[1]	Transfer function identification by minimizing the adaptive vs. optimal filter state estimates mismatch
	Вестник Самарского государственного технического …, 2023

[2]	Algorithmic Differentiation of the MWGS-Based Arrays for Computing the Information Matrix Sensitivity Equations within the Problem of Parameter Identification
	Mathematics, 2022

[3]	Active tools for parameter adapting and failure monitoring of integrated data-processing systems
	2021 International Conference on Information …, 2021

[4]	Application of the auxiliary performance index for automatic optimality control of discrete Kalman filter
	2020

[5]	Идентификация измерителя состояния (канала передачи данных) для случая стохастических и параметрически неопределенных сред
	2020

[6]	Identification of State Measurement Toolkits (Data Transmit Channels) for Stochastic and Uncertain Environments
	2020

[7]	Применение вспомогательного функционала качества для автоматического контроля оптимальности дискретного фильтра Калмана
	2020

[8]	Прямые и обратные задачи клинической практики на примере анализа данных термометрии
	2020

[9]	Active adaptation of a distributed multi-sensor filtering system
	2019

[10]	ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ МЕТОД ОШИБКИ ПРОГНОЗА СОСТОЯНИЯ ДЛЯ АДАПТИВНОГО СТОХАСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
	2019

[11]	Динамическое физически структурированное моделирование данных в противовес классическому анализу временных рядов
	2019

[12]	Dynamical physically structured data modeling vs. classical time series analysis: A case study related to clinical trial data analysis
	2019

[13]	АДАПТИВНЫÉ LD-ФИЛЬТР С АВТОМАТИЧЕСКИМ КОНТРОЛЕМ ОПТИМАЛЬНОСТИ ПО МЕТОДУ ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА КАЧЕСТВА
	2019

[14]	ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫÉ МЕТОД ОШИБКИ ПРОГНОЗА СОСТОßНИß ДЛß АДАПТИВНОГО СТОХАСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИß
	2019

[15]	АДАПТИВНЫЙ LD-ФИЛЬТРС АВТОМАТИЧЕСКИМ КОНТРОЛЕМОПТИМАЛЬНОСТИ ПО МЕТОДУ ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА КАЧЕСТВА
	2019

[16]	Активная адаптация распределенной мультисенсорной системы фильтрации
	2019

[17]	Динамическое физически структурированное моделирование данных в противовес классическому анализу временных рÿдов
	2019

[18]	Адаптивный LD-фильтр с автоматическим контролем оптимальности по методу вспомогательного функционала качества
	XIII Всерос. совещание …, 2019

[19]	Адаптивное оценивание и управление для сложных систем: прошлые достижения и нерешенные задачи
	2019

[20]	К численно-устойчивым итерациям Риккати для ЛКГ-оптимальных или параметрически-адаптивных процессов оценивания и управления
	2018

[21]	Towards robust riccati iterations for lqg-optimal or parameter-adaptive estimation and control processes
	Automation of Control Processes, 2018

[22]	Numerically Efficient LD-computations for the Auxiliary Performance Index Based Control Optimization under Uncertainties
	2018

[23]	Physically structured sequential data modeling: integration of qualitative and quantitative research
	CEUR Workshop Proceedings, 2018

[24]	Ортогонализованные блочные методы для параметрической идентификации дискретных линейных стохастических систем
	2017

[25]	Identification of human body daily temperature dynamics via minimum state prediction error method
	2016

[26]	Software tools for data modelling and processing of human body temperature circadian dynamics
	Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015 37th Annual International Conference of the IEEE, 2015

[27]	Software tools for data modelling and processing of human body temperature circadian dynamics.
	Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015 37th Annual International Conference of the IEEE, 2015

[28]	ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МЕТОДОМ ВСПОМОГАТЕЛЬНОГО ФУНКЦИОНАЛА КАЧЕСТВА
	2015

[29]	ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ГОМЕОСТАТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ 3 (Ульяновский государственный университет)
	2014

[30]	ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ГОМЕОСТАТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
	2014

[31]	Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results IV: Seeking Minimum of API in Parameters of Data
	Int'l J. of Communications, Network and System Sciences, 2013

[32]	Adaptation in Stochastic Dynamic Systems–Survey and New Results IV: Seeking Minimum of API in Parameters of Data
	2013

[33]	Алгоритмы решения обратного уравнения Риккати для дискретных задач управления
	2012

[34]	АДАПТАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ: ОБЩЕЕ КРАТКОЕ
	октябрь, 2012

[35]	Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results III: Robust LQ Regulator Modification
	Int'l J. of Communications, Network and System Sciences, 2012

[36]	ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ АЛГЕБРЫ И ОЦЕНИВАНИЯ
	2011

[37]	Параметрическая идентификация модели погрешностей инерциальных навигационных систем
	2011

[1]	Transfer function identification by minimizing the adaptive vs. optimal filter state estimates mismatch Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки», 2023 DOI:10.14498/vsgtu2037

[2]	Algorithmic Differentiation of the MWGS-Based Arrays for Computing the Information Matrix Sensitivity Equations within the Problem of Parameter Identification Mathematics, 2022 DOI:10.3390/math10010126

[3]	Active tools for parameter adapting and failure monitoring of integrated data-processing systems 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2021 DOI:10.1109/ITNT52450.2021.9649268

[4]	Identification of State Measurement Toolkits (Data Transmit Channels) for Stochastic and Uncertain Environments 2020 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2020 DOI:10.1109/ITNT49337.2020.9253216

[5]	Dynamical physically structured data modeling vs. classical time series analysis: A case study related to clinical trial data analysis Journal of Physics: Conference Series, 2019 DOI:10.1088/1742-6596/1368/5/052028

[6]	Активная адаптация распределенной мультисенсорной системы фильтрации Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки», 2019 DOI:10.14498/vsgtu1704

[7]	Numerically Efficient LD-computations for the Auxiliary Performance Index Based Control Optimization under Uncertainties IFAC-PapersOnLine, 2018 DOI:10.1016/j.ifacol.2018.11.483

[8]	Identification of human body daily temperature dynamics via minimum state prediction error method 2016 European Control Conference (ECC), 2016 DOI:10.1109/ECC.2016.7810654

[9]	Software tools for data modelling and processing of human body temperature circadian dynamics 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015 DOI:10.1109/EMBC.2015.7319094

[10]	Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results IV: Seeking Minimum of API in Parameters of Data International Journal of Communications, Network and System Sciences, 2013 DOI:10.4236/ijcns.2013.612055

[11]	Adaptation in Stochastic Dynamic Systems—Survey and New Results III: Robust LQ Regulator Modification International Journal of Communications, Network and System Sciences, 2012 DOI:10.4236/ijcns.2012.529071

Follow SCIRP

	+1 323-425-8868
	customer@scirp.org
	+86 18163351462(WhatsApp)
	1655362766

	Paper Publishing WeChat

International Journal of Communications, Network and System Sciences

International Journal of Communications, Network and System Sciences

Journals Menu

Home

About SCIRP

Service

Policies