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J-GLOBAL ID：201702224873408160   整理番号：17A1394107

分布アルゴリズムの推定改良に基づく非ガウス型システム同定【Powered by NICT】

Non-Gaussian system identification based on improved estimation of distribution algorithm

著者 (5件)： Zhou Jinglin (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029, China) ,  Jia Yiqing (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029, China) ,  Zhang Han (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029, China) ,  Wang Jing (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029, China) ,  Zhu Haijiang (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, 100029, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 2052-2057  発行年： 2017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,分布アルゴリズム(EDA)の改善された推定を提案し,A RMAモデルパラメータの同定に適用した。システムパラメータ同定問題は,高次元パラメータ空間における最適化問題に変換した。従来のEDAアルゴリズムに基づいて,予備的推定とデータ選択のパラメータ探索と最適化精度の速度を改善するために添加した。平均と分散は,非Gaussシステムの不確実性を記述するために十分ではないので,エントロピーは非Gaussシステムのパラメータ同定を達成するために,適応度値と見なされている。最後に,改良したEDA同定の例を提示し,提案手法の有効性を検証している。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： *システム同定 ,  最適化問題 ,  *アルゴリズム ,  不確実性 ,  *正規分布 ,  エントロピー ,  高次元 ,  最適化
準シソーラス用語： 適応度 ,  データ選択 ,  パラメータ空間 ,  パラメータ同定 ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分布 ,  アルゴリズム ,  推定 ,  ガウス型 ,  システム同定