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研究论文

识别标记和保护线性系统的算法

出版:2024年5月14日出版历史

摘要

我们提出了一种识别分段仿射(PWA)系统的两个子类的方法,称为标记线性系统和保护线性系统。带标志的线性系统动力学由k个线性动力学模式的总和给出,每个模式都基于一个潜在的二进制变量激活,称为标志。此外,保护线性系统将每个标志定义为仿射“保护”函数的符号。我们将潜在标志值的发现和相应的线性动力学分别称为“标记回归”和“保护回归”问题。我们表明,即使对于这些模型,系统辨识问题也是NP-hard问题,这使得辨识问题具有计算上的挑战性。对于这两个问题,我们提供了近似算法,用于识别误差在某个用户定义的常数范围内的模型,该常数与最优值相距甚远。这些算法的时间复杂度在数据点数量上是线性的,但在状态空间维度和标志数量上是指数的。数据大小的线性复杂性允许我们的方法潜在地扩展到大型数据集。为了学习具有接触力的机械系统模型和非线性机械臂基准,我们对基准问题的算法进行了评估。我们的方法优于神经网络学习和Bempoad提出的用于识别PWA模型的PARC算法。

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    封面图片ACM会议
    HSCC’24:第27届ACM混合系统国际会议论文集:计算与控制
    2024年5月
    307页
    国际标准图书编号:9798400705229
    内政部:10.1145/3641513

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    美国纽约州纽约市

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    • 出版:2024年5月14日

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