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J-GLOBAL ID：201802291681361624   整理番号：18A1148081

ビッグバング・ビッグ・クランチ最適化とRouth pade近似を用いた線形システムにおけるモデル縮小の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A novel method of model reduction in linear systems using big bang big crunch optimization and routh pade approximant

著者 (2件)： Thakur Priyanka (EED, MNNIT, Allahabad) ,  Chandra Dinesh (EED, MNNIT, Allahabad)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RISE  ページ： 187-190  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 安定したSISO線形連続時間システムに対して,最近開発された進化技法Big Bang Big Crunch最適化により,縮小次数(r~次)近似を導出した。この方法では,元のシステムとモデルのそれに続く時間モーメント/マルコフパラメータのセット間の誤差が最小化される。時間モーメントの数を選択する際に不確実性が存在し,Markovパラメータを除去した。モデルの安定性と最初のrモーメント/Markovパラメータを保持した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  *モデル縮小 ,  不確実性 ,  連続時間系 ,  *最適化 ,  *線形性 ,  *近似法 ,  モーメント ,  *線形系
準シソーラス用語： 次数 ,  SISO , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  Pade近似 ,  線形システム ,  モデル縮小