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J-GLOBAL ID：201702278565615202   整理番号：17A1250250

動的状態導関数推定量を用いたパラメータ推定のための同時学習【Powered by NICT】

Concurrent Learning for Parameter Estimation Using Dynamic State-Derivative Estimators

著者 (4件)： Kamalapurkar Rushikesh (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Oklahoma State University, Stillwater, OK, USA) ,  Reish Benjamin (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Oklahoma State University, Stillwater, OK, USA) ,  Chowdhary Girish (Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  Dixon Warren E. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Automatic Control  (IEEE Transactions on Automatic Control)
巻： 62  号： 7  ページ： 3594-3601  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0223A  ISSN： 0018-9286  CODEN： IETAA9  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： 同時学習(CL)をベースにしたパラメータ推定器は非線形系における未知のパラメータを同定するために開発した。状態導関数の知識を仮定しているまたは数値的平滑化に依存する最新のCL技法とは異なり,CLは,動的状態微分推定器を用いて実装した。CLの過渡相中に記録されたおそらく誤ったデータを捨てるに導入した新しいパージングアルゴリズム。起源への誤差状態への漸近的収束を持続励振条件下で確立し,誤差状態が一様に最終的に有限励起条件下で有界であることを示した。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： *学習 ,  励振 ,  *導関数 ,  非線形系 ,  励起 ,  *推定量 ,  平滑化 ,  *パラメータ推定 ,  微分
準シソーラス用語： 有界 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 導関数 ,  推定量 ,  パラメータ推定 ,  学習