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【外文期刊】 HulinWu ; HongyuMiao ; 等 《Statistics in Biosciences》 2015年7卷1期 147-166页
【关键词】 Influenza A virus infection;Multivariate differential equation model;Partially observed state variables;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yashan,Xing ; Lucile,Bernadet ; 等 《ISA transactions》 2023年133卷 463-474页SCIMEDLINE
【关键词】 Adaptive parameter estimation;Optimization;Solid oxide fuel cell;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Max R,Mowbray ; Chufan,Wu ; 等 《Biotechnology and bioengineering》 2023年120卷1期 154-168页SCIMEDLINECABP
【关键词】 historical-dependent kinetics;hybrid modeling;model structure identification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Shiqi,Liu ; Weiwei,Zhuang ; 等 《Journal of applied statistics》 2025年52卷16期 2985-3002页SCIMEDLINE
【关键词】 Lasso-Network penalty;Longitudinal analysis;time-varying linear mixed effects model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jorge Aurelio,Brizuela Mendoza ; Carlos Manuel,Astorga Zaragoza ; 等 《ISA transactions》 2016年61卷 199-210页SCIMEDLINE
【关键词】 Actuator fault detection;Actuator fault estimation;LPV systems;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Brandon,Robinson ; Philippe,Bisaillon ; 等 《Infectious Disease Modelling》 2024年9卷4期 1224-1249页
【关键词】 Bayesian inference;Stochastic compartmental models;Time-varying parameter estimation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Umit,Bulut ; 《Environmental science and pollution research international》 2017年24卷18期 15416-15426页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Carbon dioxide emissions;Fixed parameter and time-varying parameter estimation methods;Greenhouse gas emissions;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hulin,Wu ; Hongyu,Miao ; 等 《Statistics in biosciences》 2015年7卷1期 147-166页
【关键词】 Identifiability analysis;Influenza A virus infection;Multivariate differential equation model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Maria C,Giannakourou ; Konstantinos-Philip,Saltaouras ; 等 《Journal of food science》 2021年86卷6期 2172-2193页SCIMEDLINECABP
【关键词】 parameter estimation, simulation, uncertainty, joint confidence intervals;time-varying temperature, thermal inactivation, modeling;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Sejun,Park ; S M,Lee ; 《ISA transactions》 2024年146卷 582-591页SCIMEDLINE
【关键词】 Leader-following tracking control;Physics-Informed Machine Learning (PIML);State observer;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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