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J-GLOBAL ID：201802280853678219   整理番号：18A1872614

インパルス応答保存による正則化FIRモデルの同定による高感度順序選択【JST・京大機械翻訳】

Sensitive Order Selection via Identification of Regularized FIR Models with Impulse Response Preservation

著者 (2件)： Muenker Tobias (Automatic Control - Mechatronics, Dept. Mechanical Engineering University of Siegen, D-57068 Siegen, Germany) ,  Nelles Oliver (Automatic Control - Mechatronics, Dept. Mechanical Engineering University of Siegen, D-57068 Siegen, Germany)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 15  ページ： 197-202  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： 提案したモデリング哲学はインパルス応答保存(IRP)FIRモデリングと呼ばれる。それは,利点を組み合わせて,両方のアプローチのほとんどの欠点を避けることで,OEとFIRモデルの混合物として見ることができる。Gaussプロセスによる最初に提案されたアプローチにおいて,カーネルはプロセスに関する事前知識を表現するために確立される必要がある。IRPアプローチは,より簡単で,少なくとも動的システムから,または,制御された観点から理解することが非常に容易である。IRPアプローチにより利用される重要な事前情報は,事前のシステム次数nである。したがって,次数選択のトピックについても述べた。IRPアプローチは,選択された次数に対して,著しくロバスト性が高い。しかしながら,最適化の間に妥当な極を確実にするIRPの拡張は,敏感な順序選択を可能にする。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： モデリング ,  *インパルス応答 ,  *正則化 ,  高感度 ,  最適化 ,  Gauss過程 ,  *モデル ,  ロバスト性 ,  システム同定 ,  動的系
準シソーラス用語： 次数 ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： システム同定 ,  FIR ,  正則化 ,  事前知識 ,  次数選択

分類 (2件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： インパルス応答 ,  保存 ,  正則化 ,  FIR ,  モデル ,  同定 ,  高感度 ,  順序