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J-GLOBAL ID：202002245119462026   整理番号：20A0499797

三次スプライン近似-Bayes複合分位回帰アルゴリズムを用いた内部雑音によるWienerモデルの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Wiener Model with Internal Noise Using a Cubic Spline Approximation-Bayesian Composite Quantile Regression Algorithm

著者 (5件)： Pan Tianhong ( Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China) ,  Guo Wei ( Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China) ,  Guo Wei ( School of Electrical Information and Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu, China) ,  Song Ying ( School of Electrical Information and Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu, China) ,  Yin Fujia ( School of Electrical Information and Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu, China)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 内部雑音を有するWienerモデルのパラメータと構造を推定するために,三次スプライン近似-Bayes複合量子回帰アルゴリズムを提案した。最初に,高次のARXモデルを線形ブロックを表すために採用した。一方,非線形ブロック(可逆性)は,三次スプライン関数によって近似される。次に,パラメータをBayes複合量子回帰アルゴリズムを用いて推定した。計算負荷を減らすために,Markov連鎖モンテカルロアルゴリズムを導入して,パラメータの事後分布の期待値を計算した。構造次数を決定するために,非線形ブロックおよび線形ブロックにおいて,それぞれ,有限出力誤差およびAkaike情報基準を用いた。最後に,数値シミュレーションと産業事例により,提案したアルゴリズムの有効性を検証した。Copyright 2020 Tianhong Pan et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  可逆性 ,  *近似法 ,  Markov連鎖 ,  有効性 ,  期待値 ,  *内部雑音 ,  線形性 ,  スプライン関数
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  事後分布 ,  計算負荷 ,  *Wienerモデル ,  *3次スプライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (28件)：

• H. Salhi, S. Kamoun, N. Essounbouli, A. Hamzaoui, "Adaptive discrete-time sliding-mode control of nonlinear systems described by Wiener models," International Journal of Control, vol. 89, no. 3, pp. 611-622, 2016.
• H. Hamzaoui, C. Sheng, "Modeling of complex-valued Wiener systems using B-spline neural network," Neural Networks, vol. 22, no. 5, pp. 818-825, 2011.
• S. Li, Y. Ge, Y. Shi, "Enhanced oil recovery for ASP flooding based on biorthogonal spatial-temporal Wiener modeling and iterative dynamic programming," Complexity, vol. 2018, pp. 1-19, 2018.
• Q. Y. Tan, H. L. Gao, X. Chen et al., "Wiener structure based model identification for an electronic throttle body," Proceedings of the 13th IEEE International Conference on Control & Automation, pp. 18-22, Ohrid, Macedonia, July 2017.
• X. Xu, B. Bai, F. Qian, "Identification of Wiener model based on improved differential evolution (SADE) algorithm," Journal of System Simulation, vol. 28, no. 1, pp. 147-153, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 三次スプライン ,  近似 ,  アルゴリズム ,  内部雑音 ,  Wienerモデル ,  同定