徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [池田 建司]/[最上 義夫]/[下村 隆夫]/閉ループ環境におけるバイアス補償型最小二乗法/第36回制御理論シンポジウム資料

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EID
164857
EOID
476172
Map
0
LastModified
2009年11月10日(火) 15:23:27
Operator
山田 美緒
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
池田 建司
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種別 必須 国内講演発表
言語 必須 日本語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門(2006年4月1日〜)
著者 必須
  1. 池田 建司([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 最上 義夫
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 下村 隆夫
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Bias-compensated Least Squares Method in Closed Loop Environment

(日) 閉ループ環境におけるバイアス補償型最小二乗法

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, a bias-compensated least squares method in the closed loop environment is proposed. It is assumed that the observation noise is a white gaussian signal while there are no process noises. It is also assumed that the plant is controlled by a linear time invariant controller and that the closed loop system is asymptotically stable. It is shown that the asymptotic bias of the least squares estimate in the closed loop environment is represented as a difference between the parameter of the prefilter and that of an "optimal prefilter" and that the proposed bias-compensated least squares estimate is consistent.

キーワード 推奨
  1. (英) parameter estimation / (日) パラメータ推定 / (読) ぱらめーたすいてい
  2. (英) least squares method / (日) 最小二乗法 / (読) さいしょうじじょうほう
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [キーワード] 最小二乗法 (least squares method)
  3. (英) closed loop systems / (日) 閉ループシステム / (読) へいるーぷしすてむ
  4. (英) bias compensation / (日) バイアス補償 / (読) ばいあすほしょう
発行所 推奨 計測自動制御学会
誌名 必須 (日) 第36回制御理論シンポジウム資料 / (読) だいさんじゅうろっかいせいぎょりろんしんぽじうむしりょう
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 143 146
都市 必須 札幌(Sapporo/[日本国])
年月日 必須 2007年 9月 5日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意