一种用于Volterra级数辨识的新型乘性多项式核
机器学习
2019-11-13 v2 系统与控制
机器学习
摘要
Volterra 级数对于非线性系统辨识尤为有用，这也得益于其逼近广泛输入-输出映射的能力。然而，由于维数灾难，从有限数据集进行辨识十分困难。近期方法已表明正则化基于核的方法对此任务颇有帮助。本文提出一种用于 Volterra 模型辨识的新正则化网络。它依赖于由基本构建块乘积给出的新核。每个块含有若干未知参数，可利用边际似然优化从数据中估计。与文献中提出的其他算法相比，数值实验表明我们的方法能更好地选择真正影响系统输出的单项式，大幅提升了模型的预测能力。
引用
@article{arxiv.1905.07960,
title = {A novel Multiplicative Polynomial Kernel for Volterra series identification},
author = {Alberto Dalla Libera and Ruggero Carli and Gianluigi Pillonetto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07960},
year = {2019}
}