システム同定法の基礎とベイズ推定を用いた動的システムモデリングへの応用 <オンラインセミナー>
~ 予測誤差法による標準的なシステム同定法、ベイズ推定法を用いたシステム同定における適切なパラメータ設定のポイント ~
・システム同定の基礎からベイズ推定を用いた最新の同定法まで修得し、適切な事前確率の扱いやパラメータ数が多い場合の良好なモデル同定に応用するための講座
・データサイエンスをシステム同定に応用するために近年注目されているベイズ推定法を修得し、予測誤差法や従来のインパルス応答同定法では扱いにくいデータを適切に活用するためのセミナー!
・システム同定における過学習の原因と抑制方法を学ぶことで、高精度化を実現しよう!
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講師の言葉
システム同定法の古典的な方法である予測誤差法は、一致性などのよい性質もあり、標準的な教科書にも詳しく説明されている。しかしモデル次数選択は一般的には面倒な作業になることや、観測データ長がパラメータ数のわりに比較的短いインパルス応答同定を行うと過学習を起こす場合もあるなど、問題点もある。近年、データサイエンスの様々な手法をシステム同定の分野でも利用しようとする動きがさかんになり、ベイズ推定法を取り入れたシステム同定法に注目が集まっている。システムモデルに対する適切な事前情報を事前確率として取り込むことにより、パラメータ数が相対的に多い場合でも、良好なモデル同定が可能となっている。このとき、どのように事前情報を扱うかが重要な点である。カーネルをどのように決めればよいのか、カーネルに含まれるパラメータであるハイパーパラメータをどのように決めればよいのかについて検討しておかなくてはならない。本講義では、予測誤差法を簡単に復習したのち、ベイズ推定法に基づいたインパルス応答同定法における事前情報の扱い方について解説する。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2022年03月30日(水) 10:30 ~ 17:30
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開催場所 |
オンラインセミナー |
カテゴリー |
オンラインセミナー、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・制御システム、動的システムのモデリングを必要とされている方 |
予備知識 |
・大学理系(工学部等)での学部相当の数学 |
修得知識 |
・ベイズ則を利用したインパルス応答同定法の考え方と計算方法 |
プログラム |
1.予測誤差法によるシステム同定法
(1).システムモデルの記述
a.ARXモデル
b.ARMAX、その他のモデル
(2).一段先予測誤差
(3).予測誤差法の性質
(4).次数選択の基準について
2.正則化項つき最小自乗推定によるシステム同定法
(1).過学習と正則化項
a.過学習の発生
b.正則化項による過学習の抑制
(2).ベイズ推定と正則化項の関係
3.ベイズ推定によるシステム同定法
(1).有限インパルス応答システムの同定
(2).カーネルの選択
a.システム同定に適したカーネルの選択
b.マルチカーネル
(3).ハイパーパラメータの決定
a.周辺尤度最大化
b.計算アルゴリズム
(4).非負システムの同定
4.データサイエンス、制御システムへの活かし方
(1).応用実例の紹介
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キーワード |
制御工学 動的システム システム同定 予測誤差法 ベイズ推定法 インパルス応答 データサイエンス カーネル ハイパーパラメータ
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タグ |
統計・データ解析、分析、データ解析、統計・データ、データ分析、制御 |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
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会場 |
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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