区分的ARXモデルの同定におけるデータ分類法の改良

抄録

区分的ARXモデルの同定法として、クラスタリング手法に基づく方法がいくつか提案されている。一般にクラスタリングの結果は、回帰空間の切り替え超平面付近のデータに誤分類を含む。よい同定結果を得るためにはこれらの誤分類データを修正する必要がある。 そこで本稿では、このような誤分類データを回帰空間上での線形分離可能性に注目して減少させることにより、同定精度を向上させる方法を提案する。