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Reducing computational complexity in nonlinear model input design via sparse estimation
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OA
AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112557.png)
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摘要
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输入的概率密度函数在非线性系统辨识过程中起着关键作用，其中有限表示常被采用。然而，非线性模型的输入设计是一项具有挑战性的任务，因为它通常涉及优化一个具有大量自由变量的问题，计算负担沉重。本文的第一个贡献是证明这些自由变量中的大部分为零。因此，无需优化所有变量。第二个贡献是识别与输入设计相关的自由变量集合中的非零变量。为此，我们提出了一种交替最小化方法。在第一步中，我们计算样本的费舍尔信息矩阵（FIM）。接着，在第二阶段，利用先前计算的样本FIM来估计自由变量向量中非零元素的位置。此外，在后续阶段，我们使用Karush–Kuhn–Tucker条件计算优化问题中的拉格朗日乘子，并推导出一个超参数的上界，该上界促进稀疏性。该界确保表示样本FIM所需的非零变量的最大数量。随后，原始输入设计问题被简化为仅对非零元素优化成本函数，从而显著减少计算时间。为评估所提方法的有效性，我们通过将其与现有最先进的输入设计算法进行比较，进行全面的数值性能评估。
Keyword:
System identification
Input design
Sparse estimation
Nonlinear model
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
机构
引用论文
A graph theoretical approach to input design for identification of nonlinear dynamical models.png)
AUTOMATICA
AUTOMATICAIF5.9
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