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本研究の目的は、システムモデルの同定を、丸め誤差、打ち切り誤差などの計算誤差も考慮した同定精度まで含め、客観的かつ定量的に行なうための手法を、確定システムのみならず観測雑音など確率的要素を含む確率システムについて考察する。このとき、従来多くとりあげられている入出力データをすべて入手した後での(バッチ型)同定法に対し、これに対峙する逐次同定法についても検討し、この基礎の上に、計算誤差を含め同定精度を考慮した同定法を開発することにある。
1.逐次同定法による同定誤差の評価と改良同定アルゴリズムの開発
入出力データを入手する毎にシステムモデルを逐次的に修正する逐次同定法に対し、同定誤差を評価し、これに基づき同定誤差を減少させるアルゴリズムの開発に取り組んだが、このアルゴリズムの性能評価は今後に委ねることとなる。
2.確率近似型逐次推定法における収束性解析と改善
確率近似型逐次推定法によって時間とともに変動する非線形回帰方程式の根を推定する問題に対し、ランダム打ち切り手法の導入により収束条件の緩和を図った。またその性能を数値実験により評価し、有効性を確認した。
3.モデルに不確定さが存在するときのシステムの変化検出
モデルに不確定さが存在する場合について、システムの変化検出を速やかに検知するための手法について、引き続き考察を行なった。なおIECON2000で発表した成果の一部はConference Paper Awardを受賞した。
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