共分散行列の正実性を考慮した確率的同定問題に関する基礎的研究

考虑协方差矩阵真实性的概率识别问题基础研究

基本信息

批准号：
15760316
负责人：
田中秀幸
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,主に異常値が含まれる場合にも対応できるような確率的部分空間同定法を開発し,昨年度より複雑な場合の同定について考察を行った.具体的な研究成果は以下の4通りである.1)異常値が含まれる場合に対応できるシステム同定を考察した.具体的には,部分空間同定法の結果を初期値としてEMアルゴリズムによって推定値を改善する方法を考察し,システム制御情報学会論文誌に投稿した結果採用された(2005年5月号).また,異常値が含まれる場合の確率的部分空間同定法として,直交射影を繰り返す方法(査読のある国際学会CDC-ECC'05)とLeave-k-outによって異常値を検出する方法を開発した(査読のある学会SICE2005).2)これまで確率実現に基づいて提案した方法をまとめ,Automaticaに投稿した結果,2006年5月号に採用予定である.また,確率的部分空間同定法をまとめ提案法の利点を明らかにした(査読のある国際会議IFAC2005).3)これまでの知識を生かして閉ループ同定について考察を行った(査読のある国際学会IFAC2005).4)共分散行列の正実性に冠する研究結果を非正実な問題へと拡張して時期テーマとすべく,周波数データを用いて変数誤差モデルの同定に関する研究を行った.この予備的な研究は2006年3月下旬に開催される査読のある国際学会SYSID 2006に投稿して,採用された.なお,3年間の科研費助成による本研究の成果を何件か海外発表したことにより,2006年9月にポルトガルで行われるControlo 2006年の部分空間同定法のオーガナイズドセッションに招待された(投稿中).また,本研究の知識を生かした研究として,非線形性を含む場合や周波数領域のデータを使う研究を学生との共同の研究で行うことができた.

今年，我们主要开发了一种概率子空间识别方法，可以处理包含异常值的情况，并考虑了比去年更复杂的情况下的识别。具体研究成果如下： 1）我们考虑了可以处理包含异常值的情况的系统识别具体来说，我们使用子空间识别方法的结果作为初始值来创建EM算法。我们考虑了一种通过使用该算法来改进估计值的方法，并将其提交给系统、控制和信息工程师协会期刊（2005 年 5 月号），结果被采用。包含异常值时的概率子空间识别方法，我们开发了一种通过重复正交投影（重复国际会议CDC-ECC'05）和leave-k-out来检测异常值的方法。（同行评审的学术会议SICE 2005）我们总结了迄今为止提出的基于随机实现的方法，并将其提交给Automatica，计划在2006年5月号中采用。阐明了所提出方法的优点。（在同行评审的国际会议上，IFAC 2005）。我们考虑了循环识别（同行评审的国际会议，IFAC 2005）我们将与协方差矩阵的真实性相关的研究成果扩展到非真实性问题，并使用频率数据使其成为季节性主题。对可变误差模型的识别进行了研究。这项初步研究将在 2006 年 3 月下旬举行的同行评审国际会议 SYSID 上进行。 2006年提交并被录用。另外，由于该研究成果三年来多次在海外发表，得到了科研资助金的支持，Controlo 2006子空间识别方法将于9月在葡萄牙举行2006年。我被邀请参加一个有组织的会议（目前正在提交）。此外，作为一项利用本研究知识的研究，我能够与学生合作进行涉及非线性和使用频域数据的研究。