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J-GLOBAL ID：201702213828147637   整理番号：17A0666939

二成分測定を用いた連続時間システム同定【Powered by NICT】

Continuous-time system identification using binary measurements

著者 (4件)： Pouliquen Mathieu (GREYC CNRS UMR 6072, ENSICAEN, 06 Bd du Marechal Juin, 14050 Caen Cedex, France) ,  Goudjil Abdelhak (GREYC CNRS UMR 6072, ENSICAEN, 06 Bd du Marechal Juin, 14050 Caen Cedex, France) ,  Gehan Olivier (GREYC CNRS UMR 6072, ENSICAEN, 06 Bd du Marechal Juin, 14050 Caen Cedex, France) ,  Pigeon Eric (GREYC CNRS UMR 6072, ENSICAEN, 06 Bd du Marechal Juin, 14050 Caen Cedex, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CDC  ページ： 3787-3792  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,バイナリ観測に基づく連続時間モデルの同定を検討した。現在,同定アルゴリズムをこの分野で提案されていない。理由は二つある:最初のモデル構造の時間領域微分演算子は二元観測に基づく既存の同定方法の使用を防ぎ,二出力に及ぼす二成分観測の単純な知識は,既存の連続時間同定法の使用を妨げる。本論文では,二段階同定アルゴリズムを導出した。高解像度出力信号の再構成のための特定の入力信号とサポートベクトルマシンの組合せ使用に基づいている。高分解能出力信号は,連続時間モデルの推定に用いた。MISOシステムの同定のための拡張も提案した。幾つかのシミュレーション結果は,提案した方法の妥当性を説明するために示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高分解能 ,  サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  *連続時間系 ,  再構成 ,  *システム同定 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： MISOシステム ,  入力信号 ,  出力信号 ,  微分演算子 ,  時間領域 ,  バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二成分 ,  連続時間システム ,  同定