講演者
丸田 一郎 准教授（京都大学大学院 工学研究科 航空宇宙工学専攻）
講演日時
2021年9月11日（土）　14:20～15:25
講演場所
オンライン
講演概要
状態空間モデルに基づくシステム同定においては，部分空間同定法で初期モデルを求めたのちに，勾配法などによる予測誤差の最小化，すなわち予測誤差法で最終的なモデルを得る手順をとることが一般的である．予測誤差がモデルパラメータの多峰性の非凸関数であり，その最小化が良好な初期解を必要とすることが，前段として部分空間同定法を用いる理由であるが，後段の予測誤差法が広範なシステムを扱えるのに対し，前段の部分空間同定法は線形系を前提とした方法であり，これが非線形系への拡張を困難にしている．講演者はこの問題に関して，部分空間同定法の非線形系への拡張と予測誤差法の改良の２つのアプローチで機械学習分野由来の方法を導入する研究を行っている．本講演ではこれらの研究成果について紹介する．
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