贝耶斯++

Bayes++开源贝叶斯过滤类。贝叶斯滤波是一种概率数据融合技术。这种技术将一个系统的简明数学公式与对该系统的观察相结合。用概率函数来表示系统的概率关系。在这种形式下,可以应用贝叶斯推理,并进一步推导相关概率。关于概率论,Bayes定理,Bayes推理,请参阅Wikipedia。对于离散系统,贝叶斯公式的结果是自然迭代的数据融合解决方案。对于动态系统,有一类解决方案,离散滤波器,将系统的观测输出与系统的动态模型相结合。估计器通过对系统的每次观测来计算系统状态的估计。线性估计器如卡尔曼滤波器是常用的。Bayes++是一个C++类的开源库。这些类代表并实现了离散系统贝叶斯滤波的各种数值算法。这些类提供经过测试且一致的数值方法,类层次结构明确表示各种过滤算法和系统模型类型。

zbMATH中的参考文献(参考 1文章 参考)

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  1. Torres,Germanán A.:算法900:大规模问题的离散时间卡尔曼滤波包(2010)