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J-GLOBAL ID：201802228097143035   整理番号：18A0274542

不規則にサンプリングされたデータからの連続時間A RMAモデルのEMベース同定【Powered by NICT】

EM-based identification of continuous-time ARMA Models from irregularly sampled data

著者 (10件)： Chen Fengwei (Universite de Lorraine, CRAN, UMR 7039, 2 rue Jean Lamour, 54519 Vandoeuvre-les-Nancy, France) ,  Chen Fengwei (CNRS, CRAN, UMR 7039, France) ,  Chen Fengwei (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Agueero Juan C. (Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Departamento de Electronica, Avenida Espana 1680, Valparaiso, Chile) ,  Agueero Juan C. (School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Newcastle, Callaghan NSW 2308, Australia) ,  Gilson Marion (Universite de Lorraine, CRAN, UMR 7039, 2 rue Jean Lamour, 54519 Vandoeuvre-les-Nancy, France) ,  Gilson Marion (CNRS, CRAN, UMR 7039, France) ,  Garnier Hugues (Universite de Lorraine, CRAN, UMR 7039, 2 rue Jean Lamour, 54519 Vandoeuvre-les-Nancy, France) ,  Garnier Hugues (CNRS, CRAN, UMR 7039, France) ,  Liu Tao (School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 77  ページ： 293-301  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： 本論文では,不規則にサンプリングされたデータを用いた連続時間自己回帰移動平均モデルを同定するための新しいアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは期待値最大化アルゴリズムに基づいており,最尤推定値を得た。提案したアルゴリズムは高速収束速度,初期値に良好なロバスト性,望ましい推定精度を示した。比較を数値例によって文献における他のアルゴリズムを用いて行った。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最尤法 ,  高速度 ,  *連続時間系 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 推定精度 ,  初期値 ,  収束速度 ,  EMアルゴリズム ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 連続時間A RMAモデル ,  最尤 ,  期待値最大化 ,  不規則サンプルデータ

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプリング ,  連続時間 ,  モデル ,  EM ,  同定