文献

J-GLOBAL ID：201702230543133565   整理番号：17A0886121

ランダムに失われた測定値のあるFIRモデルのための変分Bayes推論【Powered by NICT】

Variational Bayesian Inference for FIR Models With Randomly Missing Measurements

著者 (2件)： Yang Xianqiang (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yin Shen (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 5  ページ： 4217-4225  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 本論文では,ランダムに欠落出力測定が存在する場合の有限インパルス応答モデルにより記述された産業的プロセスのためのパラメータと出力推定に関するものである。推定問題を記述するための統計的モデルを示し,未知パラメータと変数上の事前分布を構築した。不完全データセットを用いて推定問題を変分Bayesフレームワークで定式化し,雑音に無作為に失われた測定,過剰適合とパラメータ推定の高感度の問題を同時に扱った。欠損出力データの事後分布と利用可能なプロセスデータに基づいて未知のパラメータを推定するための反復公式を導出した。シミュレーション例とハイブリッドタンクシステムの実験は,提案した方法の有効性を実証するために行った。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： 雑音 ,  *変分法 ,  シミュレーション ,  パラメータ推定 ,  *Bayes推定 ,  高感度 ,  定式化
準シソーラス用語： 事後分布 ,  不完全データ ,  事前分布 ,  未知パラメータ ,  有限インパルス応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  電動機  (NB07030U) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 測定値 ,  FIR ,  モデル ,  変分 ,  Bayes推論