SNR変動を考慮したパラメータが連続的に変動するシステムの予測法

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: 2018/09/01

タイトル(英語): Prediction Method of a System with Continuous Change Parameters Considering SNR Fluctuation

著者名: 小林　康秀（広島市立大学大学院情報科学研究科），齊藤　充行（広島市立大学大学院情報科学研究科），網本　勇樹（広島市立大学大学院情報科学研究科），脇田　航（広島市立大学大学院情報科学研究科）

著者名(英語): Yasuhide Kobayashi (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University), Mitsuyuki Saito (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University), Yuki Amimoto (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University

キーワード: 連続的変動システム，パラメータ予測，システム同定，SNR　　continuously changing system，parameter prediction，system identification，signal-to-noise ratio

要約(英語): This paper presents a new prediction method for time-varying parameter systems. This method is based on on-line estimation approximating continuous changes of system parameters by neural networks. However, since sufficient prediction accuracy can not be obtained with the previous method, an error function that considered a signal-to-noise ratio fluctuation and time-weight was used. The predictive values of time-varying parameters is sufficiently obtained by the learning ability and generalization ability of neural networks. According to the simulations, it has been confirmed that the proposed prediction method can obtain accurate prediction values compared with the conventional parameter prediction.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.138 No.9 （2018） 特集Ⅰ：知能メカトロニクス分野と連携する知覚情報技術 特集Ⅱ：国際会議ICESS 2017

本誌掲載ページ: 1075-1081 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/138/9/138_1075/_article/-char/ja/