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【24h】

A Simulation-induced Regularization Method for System Identification ?

机译：一种用于系统识别的仿真正则化方法 ？

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In the past decade, regularization methods for system identification have attracted a great deal of attention in the system identification community. For regularization method with regularization in quadratic form, there are different ways to design the regularization, e.g., through designing a positive semidefinite kernel or a filter. In this paper, we propose a new regularization method, where the regularization is in essence induced by simulating a carefully designed linear system driven by a white Gaussian noise and this regularization method is thus called the simulation-induced regularization method (SIRM). In contrast with the kernel or filter based regularization methods, SIRM has the advantages that it is free of the explicit expression of the regularization and moreover, has a linear computational complexity.
机译：在过去的十年中，系统识别的正规化方法引起了系统识别界的大量关注。 对于以二次形式进行正则化的正则化方法，有不同的方式来设计正则化，例如，通过设计正半纤维内核或滤波器。 在本文中，我们提出了一种新的正则化方法，其中规范化本质上是通过模拟由白色高斯噪声驱动的精心设计的线性系统引起的，因此该规则化方法称为模拟诱导的正则化方法（SIRM）。 与基于内核或滤波器的正则化方法相比，SIRM具有不含正则化的显式表达式的优点，而且具有线性计算复杂性。

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