基于 $\ell_1$ 范数的量化观测自适应辨识及其应用
系统与控制
2025-10-22 v1 系统与控制
摘要
量化观测在工程和社会科学的广泛应用中无处不在，而基于 范数的算法因其相对于基于 范数的算法对异常值的鲁棒性而广受认可。然而，将量化观测与 优化相结合的自适应辨识方法在很大程度上仍未得到探索。受此差距的启发，我们开发了一种新颖的、专门针对量化观测设计的基于 范数的自适应辨识算法。在不依赖传统持续激励条件的情况下，我们建立了参数估计值全局收敛到其真实值的性质，并证明了随着数据量的增加，平均遗憾值渐近消失。最后，我们将我们的新辨识算法应用于一个使用真实数据的司法量刑问题，展示了其优越的性能和实际意义。
引用
@article{arxiv.2510.18738,
title = {$\ell_1$-Based Adaptive Identification under Quantized Observations with Applications},
author = {Xin Zheng and Yifei Jin and Yujing Liu and Lei Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18738},
year = {2025}
}