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J-GLOBAL ID:202102287349402681   整理番号:21A0443433

逐次グラフ近似による非線形性測度の反復データ駆動推論【JST・京大機械翻訳】

Iterative data-driven inference of nonlinearity measures via successive graph approximation
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  号: CDC  ページ: 4760-4765  発行年: 2020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)
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本論文では,未知の非線形系の非線形性測度に関する保証限界を導出するための反復データ駆動手法を確立した。この文脈において,非線形性測度は,一連の線形モデルに対する入出力挙動の距離によって動的系の非線形性の強さを定量化する。第1に,筆者らは,地上トラスシステムのデータベースのノンパラメトリック集合メンバーシップ表現と非線形性測度の局所推論に基づく与えられた入出力サンプルによって,これらの測度の保証された上限を計算した。第2に,未知の入出力挙動のさらなるサンプルによって,この境界を反復的に改善するアルゴリズムを提案した。Copyright 2021 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】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理  ,  NMR一般  ,  図形・画像処理一般 

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