稀疏互易图模型的辨识
最优化与控制
2018-06-13 v1
摘要
在本文中,我们提出了一种与高斯平稳随机过程相关的稀疏图模型的辨识方法。该辨识范式利用通过互易过程对自回归过程的逼近,以提高辨识算法的鲁棒性,尤其在自回归过程的阶数变大时。我们证明了所提出的范式导致一个正则化的循环矩阵补全问题,其解仅需计算维度等于过程维度的矩阵的特征值。
引用
@article{arxiv.1806.04423,
title = {Identification of Sparse Reciprocal Graphical Models},
author = {Daniele Alpago and Mattia Zorzi and Augusto Ferrante},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04423},
year = {2018}
}