【摘 要】
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在使用数学模型对动力系统进行定量描述时,需要通过分析最小化模拟结果和测量值之间的差异来识别未知参数,但是由于分析过程中存在测量噪声,所以估计得到的参数具有不确定性,
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在使用数学模型对动力系统进行定量描述时,需要通过分析最小化模拟结果和测量值之间的差异来识别未知参数,但是由于分析过程中存在测量噪声,所以估计得到的参数具有不确定性,这种不确定性通常用方差来表示.也就是说如果想要获得高精度的预测模型,就需要应用非常精确的参数.在对应的方案中,最优化实验设计（OED）作为数值优化方法,可以通过迭代最小化参数方差来降低参数的不确定性,其中对OED成本函数进行定义的-种常用方法则是基于Fisher信息矩阵的逆矩阵.但是这种传统方法的应用对于非线性参数模型来说至少有两个缺点：（1）
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