ニューラルネットを用いた変動形態が未知な時変システムの同定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-102

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Identification of Unknown Time-varying Systems by Using Neural Networks

著者名: 小林 康秀(広島市立大学),沖田 豪(広島市立大学),向谷 博明(広島市立大学)

著者名(英語): Yasuhide Kobayashi(Hiroshima City-University),Tsuyoshi Okita(Hiroshima City-University),Hiroaki Mukaidani(Hiroshima City-University)

キーワード: システム同定|時変システム|ニューラルネット|パラメータ推定

要約(日本語): システムパラメータの変動形態が未知な線形離散値系を対象とし，その同定法を考察する．パラメータの推定精度を向上させるには，雑音の影響を小さくするため，多くのデータを用いる方が良い．しかし，変動するシステムの同定では，同定に用いるデータをあまり大きくすると推定値に時間遅れを生ずる．そこで，未知変動するパラメータの変動形態をできるだけ正確に表現できるモデルが望ましい．そこで，この変動形態をニューラルネット（ANN）でモデルし，変動パラメータを推定する方法を提案している．シミュレーションより，未知の変動パラメータを良好に推定できることを確認している．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 59 Kバイト