Identificación de Sistemas Dinámicos con un Enfoque Integrador Basado en Esparcimiento, Regularización y Aproximación de Bajo Rango

Identificación de Sistemas Dinámicos con un Enfoque Integrador Basado en Esparcimiento, Regularización y Aproximación de Bajo Rango

En este documento se presentan aplicaciones de algunas técnicas teóricas y computacionales para la aproximación estructurada de sistemas dinámicos basados en datos. La investigación realizada en este artículo está enfocada en modelos lineales con aplicaciones en ingeniería y ciencias. Específicament...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: CARDONA, K., VIDES, F.
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Nacional Autónoma de Honduras 2024
Acceso en línea:https://www.camjol.info/index.php/fisica/article/view/19433
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spelling FISICA194332024-12-10T17:17:22Z System identification based on an integrated approach of sparsity, regularization and low rank approximation Identificación de Sistemas Dinámicos con un Enfoque Integrador Basado en Esparcimiento, Regularización y Aproximación de Bajo Rango CARDONA, K. VIDES, F. System identification sparsity and regularization low rank approximation Identificación de sistemas esparcimiento y regularización aproximación de bajo rango In this document applications of some theoretical and computational techniques are presented for the structured approximation of dynamic systems based on data. The research carried out in this article is focused on linear models with applications in engineering and science. Specifically, the regularization and sparsity properties are integrated into the parameter approximation with a focus on the low-rank approximation. The results are independent of a particular representation of the system and furthermore a partition of the data is not assumed as input-output. The aforementioned techniques are compared through some numerical simulations and the application in real data. En este documento se presentan aplicaciones de algunas técnicas teóricas y computacionales para la aproximación estructurada de sistemas dinámicos basados en datos. La investigación realizada en este artículo está enfocada en modelos lineales con aplicaciones en ingeniería y ciencias. Específicamente, se integran las propiedades de regularización y esparcimiento en la aproximación de los parámetros con un enfoque en la aproximación de bajo rango. Los resultados son independientes de una representación en particular del sistema y además no se asume una partición de los datos como entrada-salida. Las técnicas antes mencionadas se comparan por medio de algunas simulaciones numéricas y la aplicación en datos reales. Universidad Nacional Autónoma de Honduras 2024-12-10 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/fisica/article/view/19433 10.5377/ref.v12i1.19433 Revista de la Escuela de Física; Vol. 12 No. 1 (2024); 66-81 Revista de la Escuela de Física; Vol. 12 Núm. 1 (2024); 66-81 2412-2564 spa https://www.camjol.info/index.php/fisica/article/view/19433/23365 Derechos de autor 2024 Revista de la Escuela de Física http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
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