Anpassungsparameter

Anpassungsparameter bezeichnet in der Regel eine Größe in einem mathematischen Modell, eines Algorithmus oder eines Regelkreises, die dazu dient, das Systemverhalten an veränderte Bedingungen anzupassen. Im Unterschied zu festen Modellparametern werden Anpassungsparameter häufig während des Betriebs geschätzt oder gezielt angepasst, um Leistung, Robustheit oder Stabilität zu verbessern.

Typische Anwendungsgebiete finden sich in der adaptiven Regelung, in der Gains oder Strukturparameter eines Reglers online aktualisiert werden, etwa durch LMS- oder RLS-Update-Regeln. Auch in der Statistik und im maschinellen Lernen treten Anpassungsparameter auf, etwa Lernraten, Regularisierungsparameter oder Gewichtungen, die sich während des Lernprozesses an neue Daten oder an den Verlauf der Fehlerwerte anpassen. In der digitalen Signalverarbeitung können Anpassungsparameter die Filtercharakteristik oder die Adaptionsgeschwindigkeit betreffen.

Die Wahl und Aktualisierung von Anpassungsparametern beeinflussen Reaktionsgeschwindigkeit, Stabilität und Generalisierung des Systems. Zu schnelle Anpassungen können zu Instabilität oder Rauschen führen, zu langsame Anpassungen wiederum zu suboptimaler Leistung. Typische Ansätze zur Bestimmung von Anpassungsparametern umfassen explizite Update-Gesetze, gradientenbasierte oder bayesianische Verfahren sowie Validierungsmethoden wie Cross-Validation oder Online-Bewertung. Beispiele sind Lernraten in neuronalen Netzen, Regularisierungsstärken oder adaptierte Regler-Gains.