arXiv cs.LG· Xiaole Zhang, Vijay Gupta, Paul Bogdan·· 7 小时前AI 评分17
面向离散时间分数阶动力系统辨识的采样复杂度感知框架
A Sampling Complexity-aware Framework for Discrete-time Fractional-Order Dynamical System Identification
AI 导读
研究者提出一种仿射离散时间分数阶动力系统（FoDS）辨识算法，并给出采样复杂度分析，可处理含噪数据下的 FoDS 辨识问题。该算法避免求解高阶多项式方程，并将辨识问题重构为最小二乘估计以推断系统参数，推导出参数估计误差以 N = O(d/ε) 速率衰减的概率界。仿真结果验证了理论界的紧致性以及算法的准确性与鲁棒性。
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