Developing a multi-step recurrent algorithm to maximize the criteria of correntropy

Eastern-European Journal of Enterprise Technologies

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Developing a multi-step recurrent algorithm to maximize the criteria of correntropy
Разработка многошагового рекуррентного алгоритма максимизации критерия корентропии
Розробка багатокрокового рекурентного алгоритма максимізації критерія корентропії
 
Creator Rudenko, Oleg
Bezsonov, Oleksandr
Borysenko, Victor
Borysenko, Tetiana
Lyashenko, Sergii
 
Subject корентропия многошаговый алгоритм
ширина ядра
коэффициент взвешивания информации
память алгоритма
постоянство
корентропія багатокроковий алгоритм
ширина ядра
коефіцієнт зважування інформації
пам'ять алгоритма
сталість
correntropy
multi-step algorithm
kernel width
information weighting factor
algorithm memory
permanence
 
Description This paper considers the task of constructing a linear model of the object studied using a robust criterion. The functionality applied, in this case, is correntropy. That makes it possible to obtain estimates that have robust properties. The evaluation algorithm is a multi-step procedure that employs a limited number of information measurements, that is, it has limited memory. The feature of the algorithm is that the matrices and observation vectors involved in estimate construction are formed in the following way: they include information about the newly arrived measurements and exclude information about the oldest ones. Depending on the way these matrices and vectors are built (new information is added first, and then outdated is excluded, or the outdated is first excluded, and then a new one is added), two estimate forms are possible. The second Lyapunov method is used to study the convergence of the algorithm. The conditions of convergence for a multi-step algorithm have been defined. The analysis of the established regime has revealed that the algorithm ensures that unbiased estimates are obtained.
It should be noted that all the estimates reported in this work depend on the choice of the width of the nucleus, the information weighting factor, and the algorithm memory, the task of determining which remains open. Therefore, these parameters' estimates should be applied for the practical use of such multi-step algorithms.
The estimates obtained in this paper allow the researcher to pre-evaluate the possibilities of identification using a multi-step algorithm, as well as the effectiveness of its application when solving practical tasks
Рассматривается задача построения линейной модели изучаемого объекта с использованием робастного критерия. Функционал, который при этом применяется, представляет собой корентропию. Это позволяет получить оценки, которые имеют робастные свойства. Алгоритм оценивания является многошаговой процедурой, которая использует ограниченное количество измерений информации, то есть имеет ограниченную память. Особенностью алгоритма является то, что используемые при построении оценок матрицы и векторы наблюдений на каждом шагу оценивания формируются следующим образом: в них включается информация о новоприбывших измерениях и исключается информация о наиболее старых. В зависимости от того, как формируются эти матрицы и векторы (добавляется сначала новая информация, а затем исключается устаревшая, или же сначала исключается устаревшая, а затем добавляется новая) возможны две формы оценки. Для исследования вопросов сходимости алгоритма использован второй метод Ляпунова. Определены условия сходимости многошагового алгоритма. Анализ установившегося режима показал, что алгоритм обеспечивает получение несмещенных оценок.
Следует отметить, что все полученные в работе оценки зависят от выбора ширины ядра, коэффициента взвешивания информации и памяти алгоритма, проблема определения которых остается открытой. Поэтому для практического применения таких многошаговых алгоритмов следует использовать оценки этих параметров.
Полученные в данной работе оценки позволяют исследователю предварительно оценить возможности идентификации с помощью многошагового алгоритма и эффективность его использования при решении практических задач
Розглядається задача побудови лінійної моделі досліджуваного об'єкта з використанням робастного критерію. Функціонал, який при цьому застосовується, являє собою корентропію. Це дозволяє отримати оцінки, які мають робастні властивості. Алгоритм оцінювання є багатокроковою процедурою, яка використовує обмежену кількість вимірів інформації, тобто має обмежену пам'ять. Особливістю алгоритму є те, що використовувані при побудові оцінок матриці і вектори спостережень на кожному кроці оцінювання формуються наступним чином: в них включається інформація про новоприбулі виміри і виключається інформація про найбільш старі. Залежно від того, як формуються ці матриці і вектори (чи додається спочатку нова інформація, а потім виключається застаріла, або ж спочатку виключається застаріла, а потім додається нова) можливі дві форми оцінки. Для дослідження питань збіжності алгоритму використано другий метод Ляпунова. Визначено умови збіжності багатокрокового алгоритму. Аналіз сталого режиму показав, що алгоритм забезпечує отримання незміщених оцінок.
Слід зазначити, що всі отримані в роботі оцінки залежать від вибору ширини ядра, коефіцієнта зважування інформації та пам'яті алгоритма, проблема визначення яких залишається відкритою. Тому для практичного застосування таких багатокрокових алгоритмів слід використовувати оцінки цих параметрів.
Отримані в даній роботі оцінки дозволяють досліднику попередньо оцінити можливості ідентифікації за допомогою багатокрокового алгоритму та ефективність його використання при вирішенні практичних задач
 
Publisher PC Technology Center
 
Date 2021-02-26
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier http://journals.uran.ua/eejet/article/view/225765
10.15587/1729-4061.2021.225765
 
Source Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 1 No. 4 (109) (2021): Mathematics and Cybernetics - applied aspects; 54-63
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 4 (109) (2021): Математика и кибернетика - прикладные аспекты; 54-63
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 4 (109) (2021): Математика та кібернетика - прикладні аспекти; 54-63
1729-4061
1729-3774
 
Language eng
 
Relation http://journals.uran.ua/eejet/article/view/225765/225577
 
Rights Copyright (c) 2021 Олег Григорьевич Руденко , Александр Александрович Бессонов , Виктор Петрович Борисенко , Татьяна Ивановна Борисенко , Сергей Алексеевич Ляшенко
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library