システムの非線形度とニューラルネットを用いた推定
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概要
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本論文ではシステムの非線形性の程度を表す指標として非線形度を定義し,加法的観測雑音が存在する実際的条件のもとで観測される入出力時系列信号に基づく推定法を提案している.システムの非線形度は0から1の値をとり,システムが線形のとき0入力に依存する出力変動のうち入力の線形結合で表現しきれない変動パワーが増大するに従って1に近づく.推定に必要となる広いクラスの非線形関数を表現するパラメトリックな関数として多層パーセプトロンを導入した.非記憶非線形の族でシステムパラメータの変化により非線形度が0から1まで変化する例および有限記憶をもつ非線形で非線形度が1なる例を示し,計算機シミュレーションによって本論文で提案した非線形度の推定法の妥当性を確かめた.本手法は入出力観測信号に基づくシステムのモデル化に有効に応用し得るものと思われる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-08-25
著者
-
八名 和夫
法政大学工学部
-
吉田 久
Department Of Electronic System And Information Engineering Kinki University
-
吉田 久
法政大学工学部電子情報学科
-
駒井 雅宣
法政大学工学部電気工学科
-
八名 和夫
法政大学工学研究科
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