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J-GLOBAL ID：202202241023116411   整理番号：22A0560612

多重イノベーション同定理論とテンソル分解を用いた非線形Volterraシステムのパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Parameter estimation for nonlinear Volterra systems by using the multi-innovation identification theory and tensor decomposition

著者 (3件)： Wang Yanjiao (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Tang Shihua (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Gu Xiaobo (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 359  号： 2  ページ： 1782-1802  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  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： Volterraモデルは広範囲の非線形力学系を表すことができる。しかし,非線形システム同定における実用的使用は,次数が増加するにつれて,Volterraカーネル係数の指数的に成長する数により制限される。本論文では,離散時間非線形Volterraシステムの同定問題を考察し,PARAFACと呼ばれるテンソル分解を用いて,従来のVolterraモデルと比較して,重要なパラメトリック低減を提供できるVolterraカーネルを表した。マルチ革新同定理論を適用して,Gauss雑音を有するPARAFAC-Volterraモデルのために,l2-ノルムを結合することによる再帰的アルゴリズムを提案した。さらに,非Gauss雑音を有する非線形Volterraシステムに対して,対数pノルムと組み合わせた多重革新アルゴリズムを研究した。最後に,いくつかのシミュレーション結果は,提案した同定方法の有効性を例示した。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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  システム ,  システム同定 ,  Gauss雑音 ,  *多重化 ,  非Gauss雑音 ,  モデル ,  *パラメータ推定 ,  対数 ,  同定 ,  ノルム
準シソーラス用語： 再帰アルゴリズム ,  PARAFAC ,  非線形システム同定 ,  *テンソル分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  イノベーション ,  同定 ,  理論 ,  テンソル分解 ,  非線形 ,  パラメータ推定