ロバスト制御のための学習理論的システム同定(情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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本論文では不可知学習理論(agnostic learning theory)に基づいたシステム同定法を構成し, その性質を調べる.本同定法は, 同定結果としてシステムの集合を与え, 最悪ケースでの性能保証を行うモデル集合同定法の一種であり, ロバスト制御と組み合わせて使うのに適している.しかしモデル集合同定に関する従来の方法と異なり, 本同定法は漸近論的でない結果を与え, 同定結果のシステム集合に零収束性を保証し, 同定対象や雑音に関する仮定をほとんど必要としない.同定法の性質の解析として, ある精度と信頼度を持つ同定結果を得るために十分な入出力データの数(サンプル複雑度)の評価を行い, 更にその改良を試みる.加えて, 同定法の拡張の可能性について考察し, 数値例を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-25
著者
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