Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Mzyk, G." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Nonparametric instrumental variables for identification of block-oriented systems
Autorzy:
Mzyk, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330283.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system identification
instrumental variables
NARMAX system
Hammerstein system
Wiener system
Lur'e system
nonparametric method
identyfikacja systemu
zmienna instrumentalna
system Hammersteina
system Wienera
metoda nieparametryczna
Opis:
A combined, parametric-nonparametric identification algorithm for a special case of NARMAX systems is proposed. The parameters of individual blocks are aggregated in one matrix (including mixed products of parameters). The matrix is estimated by an instrumental variables technique with the instruments generated by a nonparametric kernel method. Finally, the result is decomposed to obtain parameters of the system elements. The consistency of the proposed estimate is proved and the rate of convergence is analyzed. Also, the form of optimal instrumental variables is established and the method of their approximate generation is proposed. The idea of nonparametric generation of instrumental variables guarantees that the I.V. estimate is well defined, improves the behaviour of the least-squares method and allows reducing the estimation error. The method is simple in implementation and robust to the correlated noise.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 3; 521-537
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generalized kernel regression estimate for the identification of Hammerstein systems
Autorzy:
Mzyk, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929610.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system Hammersteina
regresja nieparametryczna
estymacja jądra
Hammerstein system
nonparametric regression
kernel estimation
Opis:
A modified version of the classical kernel nonparametric identification algorithm for nonlinearity recovering in a Hammerstein system under the existence of random noise is proposed. The assumptions imposed on the unknown characteristic are weak. The generalized kernel method proposed in the paper provides more accurate results in comparison with the classical kernel nonparametric estimate, regardless of the number of measurements. The convergence in probability of the proposed estimate to the unknown characteristic is proved and the question of the convergence rate is discussed. Illustrative simulation examples are included.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2007, 17, 2; 189-197
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies