システム同定のための法則・知識・データの融合によるモデル構造の決定

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システム同定のための法則・知識・データの融合によるモデル構造の決定

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
MODEL STRUCTURE DETERMINATION FOR SYSTEM IDENTIFICATION VIA COMBINATION OF PHYSICAL LAW,KNOWLEDGE AND DATA
責任表示:
和田 清(九州大学・工学部・教授)
WADA Kiyoshi(九州大学・工学部・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1993-1994
概要(最新報告):
定係数連立常微分方程式モデルで表現される線形時不変の多入出力連続システムを主な対象として,本研究ではシステムのモデル構造の明確な表現方法を確立するため,モデルの次数および構造指数の決定法やパラメータについてのジェネリックな特徴を明確にするパラメータ表現法の開発を目指した. パラメータ表現においては,測定データは有用な情報ではあるが,雑音の存在などによりモデル構造を完全に決定するだけの質・量を持つことはないため,物理・化学法則にもとづいた情報の利用が有効である.そこで両者のもつ情報に対して,相互に検証や不足分の補完を行うことにより,良質の情報を引き出す手法の開発を試みている.制御系設計の立場からは,例えば制御仕様が要求する周波数域の特性をモデルが正確に表現していれば,それは制御系にとって適切なモデルと考えられる.このようにモデルの用途からの要請も考慮されなければならないので,制御系設計を中心にモデルに要請される事項を整理し,これらをパラメータ表現に反映できる形でモデルを定めることにより,測定データや物理化学的考察による情報との融和を図った.より具体的には,モデル近似の立場からの最小二乗法の検討,データのフィルタリングの効果,入出力観測雑音,モデル次数決定問題,離散時間モデルの単位パルス応答列と連続時間モデルのインパルス応答との関連といった問題について考察を行った. 続きを見る
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