Abstract-I detta papper, en hybrid utökad Kalman filter (EKF) och byta partikel svärm optimering (SPSO) algoritm föreslås för att gemensamt uppskatta både parametrar och tillstånd för den laterala flödet immunoassay modell genom tillgängliga korta tidsserier mätning. Vår föreslagna metod generaliserar den välkända EKF-algoritmen genom att införa fysiska begränsningar i systemtillstånden. Observera att tillståndsbegränsningarna förekommer mycket ofta i praktiken, vilket ger upphov till avsevärda svårigheter i systemanalys och utformning. Huvudsyftet med detta dokument är att hantera det dynamiska modelleringsproblemet med tillståndsbegränsningar genom att kombinera den utökade Kalman-filtreringen och de begränsade optimeringsalgoritmerna via metoden för maximeringsannolikhet. Mer specifikt används en nyutvecklad SPSO-algoritm för att hantera det begränsade optimeringsproblemet genom att omvandla den till en oöverskådlig optimering genom att lägga till en straffterm till den objektiva funktionen. Den föreslagna algoritmen används sedan för att samtidigt identifiera parametrar och tillstånd för en immunoassaymodell för lateralt flöde. Det visas att den föreslagna algoritmen ger mycket bättre prestanda jämfört med den traditionella EKF-metoden.
I Zeng et al:s verk. REF, en hybrid utökad Kalman filter och byta partikel svärm optimering algoritm föreslogs för modell parameter uppskattning.
A Hybrid EKF and Switching PSO Algorithm for Joint State and Parameter Estimation of Lateral Flow Immunoassay Models
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}