1.Getting Started with Particle Metropolis-Hastings for Inference in Nonlinear Dynamical Models

作　　者：Johan Dahlin ;Thomas B. Schön

出　　处：Journal of Statistical Software. 2019 ;88(1):1-41.doi:10.18637/jss.v088.c02

出版社：University of California, Los Angeles

文章 ID：231638195

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2.Sparse Bayesian ARX models with flexible noise distributions ⁎

作　　者：Johan Dahlin ;Adrian Wills ;Brett Ninness

出　　处：IFAC PapersOnLine. 2018 ;51(15):25-30.doi:10.1016/j.ifacol.2018.09.085

出版社：Elsevier

文章 ID：1020611508

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3.Constructing Metropolis-Hastings proposals using damped BFGS updates ⁎

作　　者：Johan Dahlin ;Adrian Wills ;Brett Ninness

出　　处：IFAC PapersOnLine. 2018 ;51(15):664-669.doi:10.1016/j.ifacol.2018.09.208

出版社：Elsevier

文章 ID：1020611631

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4.Newton-based maximum likelihood estimation in nonlinear state space models *

作　　者：Manon Kok ;Johan Dahlin ;Thomas B. Schön 等

出　　处：IFAC PapersOnLine. 2015 ;48(28):398-403.doi:10.1016/j.ifacol.2015.12.160

出版社：Elsevier

文章 ID：1019285553

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5.Sequential Monte Carlo Methods for System Identification *

作　　者：Thomas B. Schön ;Fredrik Lindsten ;Johan Dahlin 等

出　　处：IFAC PapersOnLine. 2015 ;48(28):775-786.doi:10.1016/j.ifacol.2015.12.224

出版社：Elsevier

文章 ID：1019285617

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6.Quasi-Newton particle Metropolis-Hastings *

作　　者：Johan Dahlin ;Fredrik Lindsten ;Thomas B. Schön

出　　处：IFAC PapersOnLine. 2015 ;48(28):981-986.doi:10.1016/j.ifacol.2015.12.258

出版社：Elsevier

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