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J-GLOBAL ID：201702237337528826   整理番号：17A1717070

Takagi-Sugenoモデルの前提と結論パラメータ同定のための最適実験設計について:非線形回帰1例【Powered by NICT】

On optimal experiment design for identifying premise and conclusion parameters of Takagi-Sugeno models: Nonlinear regression case

著者 (2件)： Kroll A. (Department of Measurement and Control, University of Kassel, Kassel, Germany) ,  Duerrbaum A. (Department of Measurement and Control, University of Kassel, Kassel, Germany)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 60  ページ： 407-422  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 最適実験設計(OED)は線形パラメータ回帰問題のためのよく発達した概念である。非線形Takagi-Sugeno(TS)モデルを同定するための実験設計の場合,局所モデルパラメータ(分配が与えられると仮定)に限定された非モデルベース手法またはOEDが提案されている。本論文では,局所モデルと分配パラメータを考慮した提案したFisher情報行列(FIM)に基づくOED法。非線形モデルのために,FIMは,その後の同定を受けているモデルパラメータに依存する。この逆説的な状況を解決するために,最初にモデルフリー空間充填設計(ラテンハイパーキューブサンプリングのような)を行った。収集したデータは,局所モデルの数を決定し,初期TSモデルのパラメータを同定するような設計意思決定を可能にした。初期TSモデルはFIMベースOEDを可能にし,データはTSモデルに最適な収集されることを示した。この第一段階の推定値は一般に理想的でないであろう。パラメータ不整合に対してロバストになるために,逐次最適設計を適用した。本研究では焦点はD-最適設計に関するものである。提案した方法は,三つの非線形回帰問題に対する実証した:工業的軸流圧縮機と二試験関数。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： *線形性 ,  意思決定 ,  不整合 ,  推定量 ,  *実験計画法 ,  ロバスト性 ,  最適設計
準シソーラス用語： 非線形モデル ,  Fisher情報行列 ,  モデルベース ,  モデルパラメータ ,  *線形回帰 ,  *最適実験計画 ,  *パラメータ同定 ,  *Takagi-Sugenoモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Takagi-Sugenoファジィモデル ,  最適実験設計 ,  実験の設計 ,  非線形回帰 ,  非線形システム同定

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： Takagi-Sugenoモデル ,  パラメータ同定 ,  最適実験設計 ,  線形回帰