Собсно это я

Только я работал в 2016-2017

Это был короткий интрадакшн.
Что вы хотели увидеть в первом сообщении?
Наверно было бы справедливо прочитать, посты ниже от ваших соплеменников.)

я б хотел узнать в чем именно оно заключается

Если что

Руслан нормальный

На кубиках.)
сошлюсь на первый пост.
Взял курс ментора.
Сейчас на полпути, нужно внедрять теорию в практику.
Ищу стартап, которому возможно был полезен.
Забесплатно.

Для тех кто не хочет искать полностью всю информацию  - Григорий немного посмотрел

В общем, вопросов нет к  Ruslan

Спасибо.😉

можно ли калмана использовать для идентификации?

это вообще разумно?

Что ты имеешь в виду?

ну типа есть у нас некая система нагрева, и мы знаем примерно ее передаточную функцию в виде аппроксимации (a+b*s)/(c+d*s+e*s^2), где мы получили значения констант a, b, c, d, e просто в результате замеров и тд, в общем эти значения могут быть не совсем верны.

Потом мы засовываем эту модель как рабочую модель ФК, по которой он стремится предсказать данные датчиков температуры. И мы начинаем немного менять значения параметров a, b, c, d, e, с целью найти такую оптимальную комбинацию, чтобы максимизировать коэффициент Калмана К, чтобы у фильтра получалось как можно точнее предсказывать температуру. То есть если мы найдем такие значения этих констант, это будет значить что мы выполнили идентификацию

потому как величина этого самого "К" и показывает, ФК больше полагается на модель, или на данные с датчика.

получается, если он берется судить что "лучше", реальные данные или модельные, значит его вердикт можно использовать для доводки модели например методом градиентного спуска или гаусса и тд

оказывается есть уже статьи но лень читать блин

да и платные они

это позволит делать адаптивные системы управления, приспосабливающие свои параметры под изменение времени года, или дня и ночи и тд