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J-GLOBAL ID：202202213892851245   整理番号：22A0428201

多重カーネルベース正則化を用いたFRF推定【JST・京大機械翻訳】

FRF estimation using multiple kernel-based regularisation

著者 (5件)： Hallemans Noeel (Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Pintelon Rik (Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Joukovsky Boris (Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Peumans Dries (Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Lataire John (Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 136  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  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： 動的システムのノンパラメトリックカーネルベースモデリングは,他のノンパラメトリック技術よりも重要な利点を提供する。推定は連続関数であり,モデル複雑性は連続的に調整可能で,安定性,因果律および平滑度をインパルス応答推定に課した。しかし,光減衰システムでは,古典的カーネルが低減衰共鳴を記述するのに適切でないので,インパルスまたは周波数応答関数を推定するための既存のカーネルベースアプローチの殆どは失敗する。滑らかさは,対角相関または安定スプラインカーネルを有する全周波数軸に課せられ,その結果,共鳴はよく捉えられない。システムの共鳴極に関する事前知識を運ぶ種々のカーネルの重ね合わせを導入することによって,著者らは高精度で可能な光減衰システムのカーネルベースのモデリングを作った。最も支配的な極を決定する前処理段階として周波数領域局所合理的モデリング技術を用い,カーネルにおける事前知識としてこれらを含めた。新しいカーネルの性能を,高度に共振した模擬システムで実証し,最新のノンパラメトリック周波数領域アプローチの状態と比較した。Copyright 2022 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： 角相関 ,  共鳴 ,  インパルス応答 ,  動的系 ,  ノンパラメトリック法 ,  *多重化 ,  重合せ ,  光減衰 ,  *正則化 ,  平滑度 ,  周波数領域
準シソーラス用語： 事前知識 ,  連続関数 ,  複雑性 ,  力積 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ駆動モデリング ,  カーネルベースモデリング ,  局所有理モデリング ,  Gauss過程回帰 ,  機械学習 ,  軽減衰系

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  カーネル ,  正則化 ,  推定