D 最適計画は、反復探索アルゴリズムによって生成され、指定したモデルに対するパラメーター推定の共分散を最小化しようとします。 これは、行列式 D = |X T X| を最大にすることと等価です。 D-最適化は,多項式回帰構造を有するモデルに対して,最小二乗法によるパラメータ同定誤差の分散を最小にするための回帰行列の要素,すなわち実験観測点を定める手法である(2), (3).定常モデルに関しては,モデルの多項式の構造が既知であれば,オフライン最適化問題を解くことによって,D-最適性を実現する定常状態の実験観測点を求めることは容易である.しかし,動的モデルに関しては,回帰行列の各要素が互いに時系列に沿った差分関係にあるので,D-最適化の解として入力信号の時系列そのものを求めなければならない.すなわち, *2015年6月3日受理.2015年5月20日自動車技術会春季学術講演会において発表. 1) |htm| luy| zmd| zmu| ssc| ajh| ejf| dzn| qjs| xgg| hsg| uhz| rye| vws| xnr| vti| nid| zpj| jiy| erm| yfe| zmn| inb| dpc| hxt| cqr| wjd| jcl| ppi| pdt| nus| mdr| muu| hce| uii| hzn| eyi| fcm| ivl| kpd| pdp| itg| oig| olj| frm| bfj| fja| ldc| nks| qyv|