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Bernardi, Andrea (2010) Identificazione di sistemi non lineari tramite regressione Gaussiana e applicazione al Wiener-Hammerstein benchmark. [Laurea triennale]

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Abstract

Si espone un approccio per l'identificazione di sistemi non lineari e la sua applicazione a un sistema reale di tipo Wiener-Hammerstein. L'algoritmo [Pillonetto] sfrutta la regressione Gaussiana per modellare il sistema come una realizzazione di un campo aleatorio Gaussiano. Esso riduce il problema alla sola determinazione di alcuni iperparametri che forniscono la descrizione completa dell'autocovarianza ad esso associata. Gli iperparametri vengono stimati ottimizzando la loro densità marginale basandosi esclusivamente sui dati di identificazione forniti dal benchmark Wiener-Hammerstein. I risultati sono infine confrontati coi dati appartenenti all'insieme di test dello stesso benchmark per illustrare l'efficacia di questo approccio

Tipologia del documento:Laurea triennale
Corsi di Laurea Triennale:Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'informazione
Parole chiave:sistemi non lineari, identificazione di sistemi, regressione Gaussiana, Wiener-Hammerstein benchmark
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:22554
Relatore:Pillonetto, Gianluigi
Data della tesi:18 Febbraio 2010
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Interdipartimentale di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

Bibliografia

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