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[1P5-OS-16-03] 独立成分分析を用いた対象の既知メカニズム部分のモデルパラメータ推定手法の提案
キーワード：データ同化、独立成分分析、モデルパラメータ推定
幅広い産業科学分野で，対象の既知の物理的メカニズム・構造などを反映した数理モデルによる計算機シミュレーションを用い，対象挙動の理解や推定が行われている．近年では，シミュレーション結果を観測データに整合させるべく，数理モデルパラメータを学習するデータ同化手法が多用されている．一方で，多くの場合は我々の知識が不完全であり数理モデルに反映されていない未知メカニズムを含む対象は多い．この場合，既知の数理モデルにデータ同化を適用すれば，未知のメカニズムによりモデルパラメータ推定にバイアスが生じてしまう．ランダムな外乱を前提とする一般のロバスト推定手法では，このようなバイアスを排した正確なパラメータ推定は難しい．そこで本研究では，対象に既知メカニズムとは独立な未知メカニズムが存在する場合について，数理モデルの入力変数分布と挙動推定残差分布が互いに独立になるように，損失関数に独立性指標として一般的適用性が高いHilbert-Schmidt Independence Criterion(HSIC)を組み込むことで，バイアスを排したモデルパラメータを推定可能な新たなデータ同化原理を提案する．
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