文献

J-GLOBAL ID：201702213196280083   整理番号：17A1631586

雑音破損した出力とスケジューリング信号測定からのLPVモデル次数選択【Powered by NICT】

LPV Model Order Selection from Noise-corrupted Output and Scheduling Signal Measurements ^* * This work was partially supported by the European Commission under project H2020-SPIRE-636834 “DISIRE - Distributed In-Situ Sensors Integrated into Raw Material and Energy Feedstock” (http://spire2030.eu/disire/).

著者 (3件)： Mejari Manas (IMT School for Advanced Studies Lucca, 55100 Lucca, Italy) ,  Piga Dario (IDSIA Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence SUPSI-USI, 6928 Manno, Switzerland) ,  Bemporad Alberto (IMT School for Advanced Studies Lucca, 55100 Lucca, Italy)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 8355-8360  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形パラメータ変動(LPV)システムのパラメトリック同定では,パラメータの数を制限する同定されてによるモデル推定の低分散を達成するために重要である。これはよく知られている「モデル次数選択」問題,入力及び出力遅延の数とスケジューリング信号に対するLPVモデルパラメータの依存性を特性化する基底関数を選択することから構成されているスケジューリング信号の観測に及ぼす雑音の効果を無視すると最終的見積におけるバイアスと,結果として,モデル次数の不正確な選択にもつながる可能性がある。本論文では,出力とスケジューリング変数のノイズ汚染の観測値からのLPVシステムの同定のための「バイアス補正費用関数」を導入した。導入された費用関数は,モデル次数選択と共にバイアスパラメータ推定を提供する。提案した同定手法は,二つの主要な利点を有している:(i)モデル次数選択の問題は,バイアス補正コスト関数にLASSOのようなペナルティ項を付加する事により扱うことができる(ii)最終パラメータ推定に影響するいくつかのハイパーパラメータを調整する基準としてバイアスコストを提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 基底関数 ,  線形性 ,  キャラクタリゼーション ,  *雑音 ,  バイアス ,  パラメータ推定 ,  *スケジューリング ,  費用関数
準シソーラス用語： バイアス補正 ,  線形パラメータ変動系 ,  *次数 ,  モデルパラメータ ,  モデル推定 ,  パラメータ変動 ,  *モデル次数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： バイアス修正法 ,  線形パラメータ変動システム ,  モデル次数選択

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  破損 ,  スケジューリング ,  モデル次数選択