系统辨识包括阶次辨识和参数估计，实际应用中这两个问题是紧密相关的，也就是说进行参数估计时候需要已知阶次，而辨识阶次时通常要利用......

对于ＳＩＳＯ线性差分方程模型，利用ＵＤ分解技术和数据向量的“移位性质”，可实现信息压缩阵的递推分解，从而在每步递推中能同时获得从１到ｎ（ｎ为实际系......

为了判定状态空间方程的阶次 ,提出了相关分析方法。其步骤是 :把状态空间模型化为能观测性规范性 ,导出系统输出相关函数所满足的......

针对模型辨识中模型阶次难以辨识的问题，提出了一种RBF神经网络剪枝算法。基于该算法，对RBF神经网络隐节点和输入节点进行剪枝，不仅可......

系统辨识的研究一般是将系统的阶次辨识和参数估计分开的,但实际应用过程中这两个问题又是紧密相关的.有的模型阶次辨识过程是伴随......

在分析了系统脉冲响应的Lipschitz指数与线性系统阶次之间的关系的基础上,提出了利用连续小波变换进行线性时不变系统脉冲响应信号......

提出一种基于输入输出信号的三阶累积量 (third ordercumulants)对非高斯AR模型阶次p进行辨识的新算法 .该算法依模型阶次递推 ,通......

通过研究线性系统脉冲响应的奇异性和线性系统阶次之间的关系,借助于小波变换来确定系统脉冲响应的奇异性指数Lipchitzα,从而得到......

Wiener系统的结构特点,使得其线性动态环节的输出不可测量,导致现有方法无法直接用于Wiener非线性系统的线性环节的定阶。为了准确......

This article investigates the fractional derivative order identification, the coefficient identification, and the source......

针对输出误差模型,结合辅助模型的思想对原有阶次辨识和参数估计的方法进行融合和扩展,推导出基于辅助模型的行列式比定阶法,同时......

通过引进时变遗忘因子，该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法，该算法结构简单，跟踪参数变化速度快，同时又兼备ＵＤ分解......

针对非线性复杂对象,改进了基于T-S模型的模糊辨识算法:首先,提出了将输入向量的阶次辨识加入到参数辨识的方法,最终有效提高了辨......

基于统计学习理论的支持向量机回归方法,是一种崭新的系统辨识和建模的有力工具。它建立在完备的理论基础之上,综合了经验风险最小......

目前,燃气输配系统智能化程度较落后,燃气调压器关键参数不易获取,建立机理模型难度较大,针对这一问题,提出基于受控自回归滑动平......