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【24h】

On Re-weighting, Regularization Selection, and Transient in Nuclear Norm based Identification *

机译：基于核规范的识别中的重新加权，正则化选择和瞬态 * < / ce：交叉引用>

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摘要

In this contribution, we consider the classical problem of estimating an Output Error model given a set of input-output measurements. First, we develop a regularization method based on the re-weighted nuclear norm heuristic. We show that the re-weighting improves the estimate in terms of better fit. Second, we suggest an implementation method that helps in eliminating the regularization parameters from the problem by introducing a constant based on a validation criterion. Finally, we develop a method for considering the effect of the transient when the initial conditions are unknown. A simple numerical example is used to demonstrate the proposed method in comparison to classical and another recent method based on the nuclear norm heuristic.
机译：在此贡献中，我们考虑了经典问题，即在给定一组输入-输出测量值的情况下估计输出误差模型。首先，我们基于重新加权的核规范启发式算法开发一种正则化方法。我们表明，重新加权可以更好地拟合估计值。其次，我们提出一种实现方法，该方法通过引入基于验证标准的常数来帮助从问题中消除正则化参数。最后，我们开发了一种在初始条件未知时考虑瞬态影响的方法。与经典方法和另一种基于核规范启发式方法的最新方法相比，使用一个简单的数值示例来演示所提出的方法。

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