非線形部が複数入力の関数からなる多入力多出力ウィナーモデルの同定法

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-6

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Identification of MIMO Wiener Model for a Class of Multi-input Nonlinear Functions

著者名: Pham Do Nhat(広島市立大学),小林 康秀(広島市立大学),齊藤 充行(広島市立大学),脇田 航(広島市立大学)

著者名(英語): Do Nhat Pham|Yasuhide Kobayashi|Mitsuyuki Saito|Wataru Wakita

キーワード: 多入力多出力|ウィナーモデル|ニューラルネットワーク|システム同定|multi-input multi-output|Wiener model|neural network|system identification

要約(日本語): 動的な線形部に静的な非線形部が直列に接続されたモデルはウィナーモデルと呼ばれ，広範な非線形系を表現できることが知られている．これまでに提案されているウィナーモデルの同定法の多くは，一入力一出力であり，多入力多出力については非線形特性である非線形関数の各出力が一入力のみの関数で与えられる特別な場合のみ考察されている．しかし，一般的な多入力多出力のウィナーモデルは，非線形関数の各出力が，多変数入力の非線形関数であり，このような一般の多入力多出力のウィナーモデルの同定法は提案されていない．そこで本論文では，非線形関数の各出力がそれぞれ複数の入力の非線形関数で与えられる一般的な多入力多出力のウィナーモデルを対象とし，その同定法を提案する．これらの非線形部を学習・汎化能力に優れたニューラルネットワークを用いて表現し，線形部のパラメータと同時推定する．

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