最小2乗法の新しい逐次演算法
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概要
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本報告で提案する新しい形式のアルゴリズムは学習同定法の1次巡回型フィルタ表現から導出される. その係数更新式は従来の逐次最小2乗法に比較して著しく簡素であり, その一方で、収束特性は逐次最小2乗法のそれに近似される。本報告において亜逐次最小2乗法と呼ぶこの新しいアルゴリズムは最小2乗法に一つの近似を適用することによっても導かれる。ここで、本アルゴリズムに冠した「亜」はその近似の適用を意味する。本報告ではまた、その演算量の削減法も併せて紹介している。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-11-22
著者
-
藤井 健作
(株)富士通研究所ネットワークシステム研究所
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藤井 健作
(株)富士通研究所 無線システム研究部(研 41)
-
大賀 寿郎
富士通研
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大賀 寿郎
(株)富士通研究所
-
大賀 寿郎
(株)富士通研究無線システム研究部:(現)芝浦工業大学工学部
-
藤井 健作
(株)富士通研究所 ネットワークシステム研究所
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