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迪马斯·阿伯鲁·阿尔坎乔·杜特拉

等式约束MAP和最大似然估计中的不确定性估计及其在系统辨识和状态估计中的应用。 （英语） Zbl 1440.93245号

Automatica公司 116，文章ID 108935，第7页（2020）.
小结：无约束最大值后验的（MAP）和最大似然估计，负优函数Hessian矩阵的逆是估计协方差矩阵的近似。在MAP估计的Bayesian上下文中，它是模式周围后验值的正态近似的协方差；而在最大似然估计中，它是逆Fisher信息矩阵的近似，有效估计量的协方差收敛于此。这些措施通常用于系统识别，以评估估计的不确定性，并诊断诸如参数过高、激励不当和不可识别等问题。然而，系统和控制中的各种估计问题都可以用附加决策变量的等式约束优化来表示，以利用计算机硬件中的并行性，简化实现并增加非线性程序求解器的收敛域和效率。然而，额外变量的引入使逆Hessian矩阵与协方差矩阵分离。相反，必须使用约束问题拉格朗日逆Hessia的子矩阵。在本文中，我们推导了这些关系，展示了如何从增广问题直接估计估计的协方差。给出了输出误差法和联合状态通路和参数估计在系统辨识中的应用实例。

引用于1文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93E12号机组 随机控制理论中的辨识
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93立方厘米 由常微分方程控制的控制/观测系统
60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面）

关键词：

系统模型验证;模型拟合度量;估计理论;统计分析;系统标识

软件：

伊波特;sIPOP公司;SOCS系统;SOCX公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.A.A.Dutra}，Automatica 116，文章ID 108935，7 p.（2020；Zbl 1440.93245）
全文： 内政部 arXiv公司

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