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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,547 - 1,550 (4page)
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Nonlinear system parameters are necessary to be identified for developing control laws. However, nonlinearities of the system and measurement noises make difficulties for the system identification. To mitigate the mentioned issues, Gaussian process regression is mathematically derived for the identification purpose. In addition, to verify the method, three kinds of nonlinear systems are identified by the proposed method using numerical simulation data. Finally, the parameters of each system are estimated by the proposed method and the results show great identification performance in spite of nonlinearities and measurement noises.
목차
Abstract
1. 서론
2. 가우시안 프로세스 회귀
3. 시뮬레이션
4. 결론
참고문헌
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