文献

J-GLOBAL ID：202102261837938027   整理番号：21A2834419

カーネル密度理論に基づく実用的状態推定モデルとアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Practical state estimation model and algorithm based on kernel density theory

著者 (5件)： Lin Jikeng (College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Yang Chunqi (College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Liu Yangsheng (Science and Technology University of Guangxi, China) ,  Luo Shanshan (Schneider Electric (China) Co., Ltd., Shanghai, China) ,  Wang Lingfeng (Electrical Engineering Dept. at the University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI 53211, USA)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  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： 本論文は,カーネル密度理論(PKDE)に基づく実用的状態推定モデルとアルゴリズムを提示して,それは既存の方法より良い性能を有した。最初に,PKDEを提示して,各測定のカーネル帯域幅の計算を各状態変数のものに変換した。したがって,測定に必要なカーネル帯域幅の数は,状態変数の数が測定のそれよりはるかに少ないので,大いに減少した。PKDEモデルの実現可能性は,厳密に証明される命題によって支持された。第二に,適切なカーネル帯域幅を選択するための方式を,親指の規則,初期帯域幅選択法,および状態変数の補正帯域幅選択に基づく最適帯域幅法の統合を通して提示した。第3に,悪いデータに対するPKDEのロバスト性を,測定誤差の隠れ成分に従って測定を修正するための戦略によってさらに強化した。シミュレーション結果は,最終的に提案モデルとアルゴリズムの有効性を確かめた。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  状態変数 ,  測定誤差 ,  *状態推定 ,  帯域幅 ,  命題 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  母指
準シソーラス用語： *推定モデル ,  *カーネル密度 ,  帯域幅選択 ,  カーネル推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応 ,  カーネル密度推定 ,  隠れた成分 ,  最適帯域幅 ,  状態推定

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： カーネル密度 ,  理論 ,  状態推定 ,  モデル ,  アルゴリズム