使用非参数滤波 CPD 方法解耦多元函数
系统与控制
2021-05-19 v1 系统与控制
摘要
黑箱模型结构以大型多元函数为主导。通常使用通用的基函数展开，例如多项式基，并根据数据调整函数参数。考虑到问题的黑箱性质，这是一个务实且通常必要的步骤。然而，在识别出合适的函数后，无需拘泥于原始基。所谓解耦技术旨在将多元函数转换为替代基，从而减少参数数量并提取底层结构。本文引入了一种滤波规范多线性分解（canonical polyadic decomposition, CPD）。它是一种非参数方法，即使面对非唯一分解也能提取解耦函数。克服这一障碍为大量建模应用铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2105.08518,
title = {Decoupling multivariate functions using a non-parametric Filtered CPD approach},
author = {Jan Decuyper and Koen Tiels and Siep Weiland and Johan Schoukens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08518},
year = {2021}
}
备注
Accepted for presentation at the 19th IFAC Symposium on System Identification (SYSID 2021)