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J-GLOBAL ID：202202258949290491   整理番号：22A0152856

パラメータのサブセット推定のためのE最適センサ選択【JST・京大機械翻訳】

E-optimum sensor selection for estimation of subsets of parameters

著者 (1件)： Ucinski Dariusz (Institute of Control and Computation Engineering, University of Zielona Gora, ul. Szafrana 2, Zielona Gora, 65-516, Poland)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 観測位置のネットワークの設計を,偏微分方程式によってモデル化された時空間システムの未知パラメータの推定の設定において取り組んだ。関心は,できるだけ正確にこれらのパラメータの部分集合を推定することにある。その他のパラメータは,それらの値や精度に興味を及ぼさずに,また,Nuisanceパラメータと呼ばれるパラメータも推定しなければならない。関心のあるパラメータの最大尤度推定量の共分散行列の最大固有値を同定精度の尺度として用いた。候補サイトを計算的に扱いやすい非常に大きなセットからゲージサイトの最良の部分集合の選択を行うために,その凸緩和を導入した。取り組むべき2つの主要な問題は,全ての未知パラメータと関連する最適情報行列の潜在的特異性と最適性基準の非識別性である。前者は,情報行列の決定因子の最小許容値に対する制約を課すことによって,定められる。後者を,非常に効率的な一般化simplicial分解を用いて有限低次元min-max問題のシーケンスを解くことにより解を求める凸半無限計画問題として問題を再定式化することにより解決した。提案した技術の優れた性能を,移動汚染源を同定するために,大きなセンサネットワーク収集測定における最適センサノード活性化を含む例によって例証した。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： 固有値 ,  *偏微分方程式 ,  ネットワーク ,  最尤法 ,  移動汚染源 ,  緩和現象 ,  許容量 ,  ゲージ ,  凸形 ,  定式化 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  センサノード ,  最適性 ,  未知パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： センサ選択 ,  E最適実験計画 ,  公害パラメータ ,  一般化単体分解

分類 (5件)： 光の屈折,反射,分散,偏向,吸収,透過  (BD03020B) ,  発電機  (NB07020J) ,  磁気の計測法・機器  (AD07060U) ,  断熱材,伝熱材  (PA03030R) ,  その他の熱的変量の計測法・機器  (AD06040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： パラメータ ,  サブ ,  推定 ,  センサ選択