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(牟必強)核正則化方法的輸入設計
2019-05-15 | 編輯:

   核正則化方法是系統辨識領域自2010年發展起來的利用機器學習核方法研究動態系統辨識的新方法,可以對傳統方法難以處理的小樣本、持續激勵差、低信噪比等數據給出精確、魯棒的估計,特別是不需要估計模型的階次。已有這方面的研究主要集中于核函數設計和超參數估計。對于怎么通過輸入設計以進一步提高核正則化方法的估計效果,目前相關工作還很少。我們給出了核正則化方法的任意數據長度最優輸入設計的一般框架,精確地刻畫了最優輸入的集合。    

   Biqiang Mu and Tianshi Chen. On input design for regularized LTI system identification: Power-constrained input. Automatica,vol.97,pp.327–338, 2018.  

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