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J-GLOBAL ID：201702276872724407   整理番号：17A1621960

Hammersteinシステム同定へのノンパラメトリックカーネルベースアプローチ【Powered by NICT】

A nonparametric kernel-based approach to Hammerstein system identification

著者 (3件)： Risuleo Riccardo Sven (ACCESS Linnaeus Centre, School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Bottegal Giulio (ACCESS Linnaeus Centre, School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Hjalmarsson Hakan (ACCESS Linnaeus Centre, School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 85  ページ： 234-247  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  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： Hammersteinシステムは静的非線形関数と線形動的系の一連の組成である。本研究では,Hammersteinシステムの同定のためのノンパラメトリック法を提案した。系の二成分をモデル化するためにカーネルベースアプローチを採用した。特に,非線形関数と適切なカーネルを用いたGauss過程として線形ブロックのインパルス応答をモデル化した。カーネルは非線形関数とシステムに関する事前情報を符号化するために選ぶことができる。経験的Bayesアプローチを用いて,著者らは,非線形関数の推定,ハイパーパラメータ,雑音分散を用いたインパルス応答の事後平均を推定した。これらの推定値は,データの限界尤度を最大化することによることが分かった。最大化問題は期待値条件付き最大化,最大尤度問題を解くための標準的期待値最大化法の変形であるに基づく反復法を用いて解いた。いくつかのシミュレーション実験で提案した同定方式の有効性を示した。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： *システム同定 ,  最大化問題 ,  ノンパラメトリック法 ,  インパルス応答 ,  線形性 ,  逐次近似 ,  Gauss過程 ,  動的系 ,  期待値 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  最尤法
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  尤度 ,  非線形関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： システム同定 ,  Hammersteinシステム ,  非線形システム ,  カーネルベース法 ,  Gauss過程

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (1件)： システム同定