Nitrogen Oxides Concentration Estimation of Diesel Engines Based on a Sparse Nonstationary Trigonometric Gaussian Process Regression with Maximizing the Composite Likelihood
In: IEEE Transactions on Industrial Electronics (T-IE), Jg. 70 (2023), Heft 11, S. 11744 - 11753
2023Artikel/Aufsatz in ZeitschriftClosed access
ElektrotechnikFakultät für Ingenieurwissenschaften » Elektrotechnik und Informationstechnik » Automatisierungstechnik und komplexe Systeme
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Titel in Englisch:
Nitrogen Oxides Concentration Estimation of Diesel Engines Based on a Sparse Nonstationary Trigonometric Gaussian Process Regression with Maximizing the Composite Likelihood
Autor*in:
Huang, Haojie
- ORCID
-
0000-0002-9473-4851
- Sonstiges
- korrespondierende*r Autor*in
- GND
- 134302427
- LSF ID
- 2347
- ORCID
-
0000-0002-5149-5918
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
- Sonstiges
- korrespondierende*r Autor*in
Erscheinungsjahr:
2023
Open Access?:
Closed access
IEEE ID
Web of Science ID
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Sprache des Textes:
Englisch
Erschienen in
Titel in Englisch (abgekürzt):
IEEE Trans Ind Electron
Erscheinungsort:
Piscataway
Verlag:
IEEE
in:
Jg. 70 (2023), Heft 11, S. 11744 - 11753
ISSN
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Signatur der UB:
Schlagwort, Thema:
Bayes methods ; Bayesian method ; diesel engine ; Gaussian process regression ; Kernel ; likelihood ; Linear programming ; machine learning ; Predictive models ; sparse method ; Training ; Training data ; Uncertainty