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本研究は，従来の標準的な最適化戦略で解決不能な「非凸型モデルで表現されたシステム同定問題」に対して信頼できる新解法を確立することを目標に据えており，特に，信号処理・制御工学等で重要な「入力信号に対して不連続な応答を有するシステム」に注目している．
昨年度までの研究では，「一次元空間を定義域とする区分的連続システム同定問題」に対し，戦略的に設計した線形変換を用いることで，システムの出力信号に潜むスパース性が顕在化されることを明らかにした．また，この新たに発見されたスパース性を最大限に活用することで，信頼性の高い同定手法を実現している．
本年度において，この研究成果を纏めた論文が信号処理に関するトップジャーナル「IEEE Transactions on Signal Processing」に採択され，提案法の有効性が国際的に認められることとなった．
今年度の研究では，前年度に開発したスパース性顕在化と活用法のアイディアを「区分的定常プロセスの変化点検知問題」に応用し，音声セグメンテーション等を目的とした数値実験において提案法が既存法を著しく上回る推定精度を達成することを確認している．更には，制御工学分野における主要課題の一つである「離散・連続ダイナミクスが混在したハイブリッドシステム同定問題」等への応用を見据え，「多次元空間を定義域とする区分的連続システム同定問題」に取り組み，提案法の戦略を一般化することに成功している．この成果をまとめた論文は制御工学分野の主要国際会議(American Control Conference 2019)に採録が決定されている．
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