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【24h】

Information Theoretical Approach to Identification of Hybrid Systems

机译:混合系统识别的信息理论方法

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摘要

In this paper, we present a noisy version of the algebraic geometric approach of identifying parameters of discrete-time linear hybrid system. Two approximate ways of estimating hybrid parameters are considered: one is using MSE criteria, while the other is based on the information divergence that measures the distance between the error probability density function (PDF) of the identified model and the desired error PDF. A stochastic information divergence gradient algorithm is derived for the identification problem of non-gaussian system.
机译:在本文中,我们提出了一种识别离散时间线性混合系统参数的代数几何方法的嘈杂版本。考虑了两种估计混合参数的近似方法:一种是使用MSE标准,而另一种是基于信息差异,该信息差异测量了所识别模型的误差概率密度函数(PDF)与所需误差PDF之间的距离。针对非高斯系统的辨识问题,推导了一种随机信息发散梯度算法。

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