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动态网络识别的激励和测量的最优分配(cs)

中文摘要:本文正式地阐述和分析了动态网络识别中激励和测量的最佳分配问题。最好的选择是用最宜的实验来实现最准确的识别。精度是由参数估计的渐近协方差矩阵的轨迹来评估的,而代价准则是激励和测量的数量。给出了状态空间形式的两类动态网络的解析和数值结果:分支和循环。从这些结果中,出现了一些选择的指导原则,这些准则要么基于网络的拓扑结构,要么基于被识别模块的相对大小。通过一个实例说明,这些准则在一定程度上适用于一般性的网络拓扑。

原文题目:Optimal allocation of excitation and measurement for identification of dynamic networks

原文:In this paper, the problem of choosing the best allocation of excitations and measurements for the identification of a dynamic network is formally stated and analyzed. The best choice will be one that achieves the most accurate identification with the least costly experiment. Accuracy is assessed by the trace of the asymptotic covariance matrix of the parameters estimates, whereas the cost criterion is the number of excitations and measurements. Analytical and numerical results are presented for two classes of dynamic networks in state space form: branches and cycles. From these results, a number of guidelines for the choice emerge, which are based either on the topology of the network or on the relative magnitude of the modules being identified. An example is given to illustrate that these guidelines can to some extent be applied to networks of more generic topology.

原文作者:Eduardo Mapurunga, Alexandre Sanfelici Bazanella

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.09263

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