適合性確率に基づくモデル集合の検証 Model Set Validation Based on Unfalsified Probability

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著者

    • 宮里 智樹 MIYAZATO Tomoki
    • 東京工業大学 知能システム科学 Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology
    • 原 辰次 HARA Shinji
    • 東京工業大学 知能システム科学 Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology

抄録

We characterize a probabilistic measure named Model Set Unfalsified Probability (MSUP) for model set validation, where the model set is described by an LFT (Linear Fractional Transformation) form. We derive upper and lower bounds of MSUP and show that the lower bound computation can be reduced to an LMI-based convex optimization. A necessary and sufficient condition for which MSUP=0.5 (50%) is also provided. A numerical example confirms that the probabilistic approach more appropriately evaluates the suitability of a model set in robust controller design than deterministic approaches.

収録刊行物

  • システム制御情報学会論文誌  

    システム制御情報学会論文誌 13(6), 293-299, 2000-06-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  8件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10004473170
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    5370208
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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