{"product_id":"ieej-zt003102","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-102\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2000\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eIdentification of Unknown Time-varying Systems by Using Neural Networks\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYasuhide Kobayashi(Hiroshima City-University),Tsuyoshi Okita(Hiroshima City-University),Hiroaki Mukaidani(Hiroshima City-University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e59 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395543486703,"sku":"IEEJ-ZT003102-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_81dc63f3-924a-4e30-a11c-9680b008321e.png?v=1744777585","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt003102","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}