局所ガウシャンプロセスモデルに基づく連続時間非線形システムの同定

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/11/01

タイトル(英語): Identification of Continuous-time Nonlinear Systems via Local Gaussian Process Models

著者名: 八野　知博（鹿児島大学大学院理工学研究科），松下　和寛（鹿児島大学大学院理工学研究科），高田　等（鹿児島大学名誉教授），福島　誠治（鹿児島大学大学院理工学研究科），五十嵐　保隆（鹿児島大学大学院理工学研究科）

著者名(英語): Tomohiro Hachino (Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University), Kazuhiro Matsushita (Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University), Hitoshi Takata (Professor Emeritus, Kagoshima University), Seiji Fukushima (Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University), Yasutaka Igarashi (Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University)

キーワード: システム同定，非線形システム，連続時間システム，局所モデル，ガウシャンプロセスモデル　　system identification，nonlinear system，continuous-time system，local model，Gaussian process model

要約(英語): This paper deals with a nonparametric identification of continuous-time nonlinear systems using multiple local Gaussian process (GP) models. Multiple sets of training input and output data are collected to train the local GP prior models. Each local GP prior model is trained by minimizing the negative log marginal likelihood of each set of the training data. The final nonlinear function with confidence measure is estimated by weighted mean of the local estimated nonlinear functions using the predictive variances of local GP posterior distributions. Compared to the standard GP-based identification method, the proposed method can reduce the computational cost and improve the accuracy of identification. Simulation results are shown to illustrate the effectiveness of the proposed identification method.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.11 （2014） 特集Ⅰ：電気関係学会関西連合大会　特集Ⅱ：国際会議ヒューマナイズド　システム2013

本誌掲載ページ: 1708-1715 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/11/134_1708/_article/-char/ja/