基于含潜在扰动和拉格朗日松弛的 EM 的线性系统辨识
统计计算
2016-08-06 v1 系统与控制
摘要
在将期望最大化(EM)算法应用于动力学系统辨识时，为简便起见内部状态通常被选为潜在变量。本工作中，我们提出一种不同的潜在变量选择，即系统扰动。此种公式化优雅地处理了奇异状态空间模型的棘手情况，并且在某些条件下被证明能改进似然界限的保真度，从而在更少迭代次数内收敛。为获得这些益处，我们开发了潜在扰动公式中出现的非凸优化问题的拉格朗日松弛，并通过半定规划进行求解。
引用
@article{arxiv.1603.09157,
title = {Linear System Identification via EM with Latent Disturbances and Lagrangian Relaxation},
author = {Jack Umenberger and Johan Wågberg and Ian R. Manchester and Thomas B. Schön},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.09157},
year = {2016}
}
备注
21 pages, 4 figures