基于系统辨识的机器学习模型参数可调性研究

基于系统辨识的机器学习模型参数可调性研究

论文摘要

研究模型参数的系统辨别是提高模型透明度以及可理解性的重要方法,也是进行模拟参数估计的重要前提。参数可辨识性具有一定的物理意义时,便具有了创建模型的基本框架。模型参数的可调性,即可辨别性,无论是在模型结构,还是在统计学习理论或者学习算法等各种方面都具有代表性的意义。通过系统性研究参数模型的可调性,并根据基础建模的特征,将参数模型分为两个框架结构,即非时变框架和时变框架,论述了动态模型,以及随机过程模型的可调性意义。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 参数可调动性研究
  •   1.1 参数可调动性的基本概念
  •   1.2 参数可调动性研究的意义
  • 2 非时变框架下非线性变换模型的参数可调动性
  •   2.1 非线性变换模型
  •   2.2 发现问题
  • 3 非时变框架下统计分布模型的参数可调动性
  • 4 全局可调动性的准则
  • 5 参数冗余
  • 6 学习过程的动态轨迹分析
  • 7 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 沈国良,钱济人

    关键词: 可调性,参数模型,信息论,散度,最优化理论,辨别函数

    来源: 自动化应用 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 非线性科学与系统科学,自动化技术

    单位: 浙江浙能天然气运行有限公司

    分类号: TP181;N945.14

    DOI: 10.19769/j.zdhy.2019.03.038

    页码: 92-93

    总页数: 2

    文件大小: 85K

    下载量: 88

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