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J-GLOBAL ID：201802210880283339   整理番号：18A1588466

安定線形動的システムの最尤同定【JST・京大機械翻訳】

Maximum likelihood identification of stable linear dynamical systems

著者 (4件)： Umenberger Jack (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Sydney, Australia) ,  Wagberg Johan (Department of Information Technology, Uppsala University, Sweden) ,  Manchester Ian R. (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Sydney, Australia) ,  Schon Thomas B. (Department of Information Technology, Uppsala University, Sweden)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 96  ページ： 280-292  発行年： 2018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： 本論文では,線形時間不変状態空間モデルの最大尤度同定に関し,モデル安定性制約を検討した。著者らは,半正定性プログラミングを用いて,すべての安定線形モデルの凸パラメータ化にわたって最適化できる尤度に関する厳密な限界を構築するために,期待値最大化(EM)とLagrange緩和を組み合わせた。特に,著者らは2つの新しいアルゴリズムを提案した:潜在的な状態とLagrange緩和(EMSL)を有するEMと潜在的なDisturbanceとLagrangian緩和(EMDL)を有するEM。EMSLは,擾乱の影響が測定雑音の影響よりも顕著であり,EMDLが,状況が逆になると,より厳しい限界を与える場合,EMSLが尤度に対してより厳しい限界を与えることを示した。また,EMDLが特異擾乱共分散を持つモデルの同定のためのEMの最も広く適用可能な定式化を与えることを示した。2つの新しいアルゴリズムを広範な数値シミュレーションで検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最尤法 ,  共分散 ,  緩和現象 ,  不変性 ,  *動的系 ,  最適化 ,  定式化 ,  凸形 ,  パラメタリゼーション ,  アルゴリズム ,  定性分析 ,  *線形性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  EMアルゴリズム ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： システム同定 ,  期待値最大化 ,  ラグランジュ緩和 ,  凸最適化

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 線形 ,  動的システム ,  最尤 ,  同定