徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: 田中 秀幸/[池田 建司]/半正定値計画問題により初期状態を考慮した確率部分空間同定法/第60回自動制御連合講演会

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EID
338035
EOID
936679
Map
0
LastModified
2018年12月14日(金) 16:42:31
Operator
三木 ちひろ
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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 国内共著(徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない))
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学
著者 必須
  1. (日) 田中 秀幸 / (読) たなか ひでゆき
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 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
題名 必須

(英) Stochastic subspace identification methods taking initial state into account via semidefinite programming approach

(日) 半正定値計画問題により初期状態を考慮した確率部分空間同定法

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, the authors develop stochastic subspace identification algorithms taking initial state into account via a semidefinite programming approach. They develop two subspace algorithms by deleting the initial state from the covariance matrix and by finding the white-input and the state terms in the covariance data. They moreover consider variations of the computation algorithms based on the minimum and maximum convariance matrix of the state of the stochastic system. They provide numerical simulation, comparing the algorithms with the one previously proposed.

(日) 本論文では,半正定値計画問題を用いて初期状態を考慮した確率部分空間同定アルゴリズムを開発する.一つは共分散行列から初期状態を消去する手法,もう一つは共分散データの白色雑音成分と状態項をともに推定する手法である.さらに確率システムの状態の最大共分散と最小共分散にもとづく計算アルゴリズムを考える.以前に提案した手法とこれらの手法を数値シミュレーションで比較する.

キーワード 推奨
  1. (英) stochastic subspace identification / (日) 確率部分空間同定法 / (読) かくりつぶぶんくうかんどうていほう
  2. (英) stochastic realization / (日) 確率実現 / (読) かくりつじつげん
  3. (英) initial state / (日) 初期状態 / (読) しょきじょうたい
  4. (英) Kalman gain / (日) カルマンゲイン / (読) かるまんげいん
発行所 推奨
誌名 必須 (日) 第60回自動制御連合講演会
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 1447 1454
都市 必須 東京(Tokyo/[日本国])
年月日 必須 2017年 11月 12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