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J-GLOBAL ID：201302288831072251   整理番号：13A1792378

サポートベクトルマシン回帰に基づく自己回帰の外生Hammersteinモデルの同定

Identification of Auto-Regressive Exogenous Hammerstein Models Based on Support Vector Machine Regression

著者 (2件)： AL-DHAIFLLAH Mujahed (King Fahd Univ. Petroleum and Minerals, Dhahran, SAU) ,  WESTWICK David T. (Univ. Calgary, AB, CAN)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 21  号： 6  ページ： 2083-2090  発行年： 2013年11月 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 制御システムのアプリケーションにおける正確なシステムモデルの構築について検討した。サポートベクトルマシンからなる,自己回帰外因性入力Hammersteinモデルの同定に対して,標準のサポートベクトルマシンを適合させるために使用されるアルゴリズムを拡張した。静的非線形性をモデル化して,線形要素の自己回帰外因性表現を行った。サンプリングレート200Hs,1000の測定データを使用して同定を行った。シミュレーションと実験データの両方を使用して,提案手法効果をデモンストレーションした。モデルの精度と節約の間の妥協を調整することができる。

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  数学モデル ,  自己回帰モデル ,  システムモデル ,  非線形性 ,  *同定
準シソーラス用語： *Hammersteinモデル ,  モデル同定

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： サポートベクトルマシン ,  自己回帰 ,  Hammersteinモデル ,  同定