動作の安定性を保証した学習同定法について
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概要
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学習同定法は、係数更新手順中に状態ベクトルのノルムの2乗による除算を含むことから、特に非定常な入力信号を扱う場合に不安定な動作が生じ易くなる。これに対し、状態ベクトルのノルムがある値よりも小さくなったときに係数更新を打ち切る、状態ベクトルのノルムに正の定数を付加する等の手法が知られている。本稿ではこれらの方式により得られる効果を解析し、安定性を保証した上での収束速度(時定数)の評価を行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
著者
-
久保田 一
千葉工業大学工学部
-
辻井 重男
中央大学研究開発機構
-
福本 昌弘
高知工科大学情報システム工学科
-
辻井 重男
情報セキュリティ大学院大学
-
久保田 一
千葉工業大学
-
辻井 重男
中央大学 理工学部
-
福本 昌弘
高知工科大学
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