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J-GLOBAL ID：201702292283856505   整理番号：17A0832671

有色雑音を持つHammerstein出力誤差モデルのためのニューロ-ファジィに基づく同定法【Powered by NICT】

Neuro-fuzzy based identification method for Hammerstein output error model with colored noise

著者 (4件)： Li Feng (Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Department of Automation, College of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Jia Li (Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Department of Automation, College of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Peng Daogang (College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Shanghai 200090, China) ,  Han Chao (Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Department of Automation, College of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 244  ページ： 90-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 本論文では,有色雑音によるハマースタイン出力誤差モデルのためのニューロ-ファジィに基づく同定方法を提示した。分離可能信号は静的非線形部分の動的線形部分の同定の分離を実現するために使用し,それから線形部分のパラメータを同定するために採用されている相関解析法。次に,零点の情報と拡張モデルの極による雑音相関関数を計算するために拡張H ammersteinモデルを形成するために埋め込まれているフィルタ。雑音相関関数の相関関数は有色雑音に起因するバイアスを補償するために適用した。結果として,非線形部分のパラメータを再帰的最小二乗法により同定することができた。事例結果は,提案手法が高い識別精度と有色雑音障害を良好なロバスト性を持つことを示した。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： ロバスト性 ,  フィルタ ,  *有色雑音 ,  零点 ,  バイアス ,  *曖昧さ ,  *雑音 ,  線形性 ,  相関関数
準シソーラス用語： RLS法 ,  相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Hammersteinは出力誤差モデル ,  分離可能な信号 ,  ニューロファジィ ,  有色雑音

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 有色雑音 ,  誤差 ,  モデル ,  ファジィ ,  同定法