適合性確率に基づくモデル集合の検証

• 宮里 智樹

  東京工業大学知能システム科学

• 原 辰次

  東京工業大学知能システム科学

• 周 〓

  清華大学自動化系

書誌事項

タイトル別名

• Model Set Validation Based on Unfalsified Probability
• テキゴウセイ カクリツ ニ モトヅク モデル シュウゴウ ノ ケンショウ

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

  一般社団法人 システム制御情報学会

キーワード

• model set
• model validation
• probabilistic approach
• LFT representation

詳細情報

• CRID: 1390282680141892608
• NII論文ID: 10004473170
• NII書誌ID: AN1013280X
• DOI: 10.5687/iscie.13.6_293
• ISSN: 2185811X
• ISSN: 13425668
• NDL書誌ID: 5370208
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5370208
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可