多新息辨识理论相关论文
经过几十年的发展,神经网络以其出色的自学习能力,强大的非线性映射能力、容错性高、鲁棒性强、并行计算信息处理方式等特点,已在......
多元系统广泛存在于很多科学和工程领域.与标量系统不同的是,多元系统的结构更为复杂.它既可以描述线性多变量系统,也可以描述非线......
研究了自回归输出误差（AR-OE）系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法，自回归输出误差......
研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机......
辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理。将它们结合起来研究类多变量输出误差......
针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新......
辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分......
递推辨识和迭代辨识构成了两大类辨识方法族。利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,针对多频标准正弦信号的建模问题,提出了递阶梯度......
利用梯度搜索、牛顿搜索、多新息辨识理论,针对多频正弦信号模型,提出了梯度迭代参数估计方法、滑动数据窗梯度迭代参数估计方法、......
利用梯度搜索、多新息辨识理论、递阶辨识原理,针对多频标准正弦信号的建模问题,提出了动态数据下递阶梯度参数估计算法、递阶随机......
利用梯度搜索、牛顿搜索、多新息辨识理论,研究多频标准正弦信号的建模问题,提出了相应的最小均方参数辨识算法、随机梯度参数辨识......
针对标准倍频双频正弦信号和含有初始相位不同频率双频信号的建模问题,利用离散观测数据估计信号模型的特征参数,研究和提出了动态......
信号建模无论在信号处理领域还是在通信领域都是极其重要的。这是信号建模连载论文的第1篇,讨论简单的单一频率正弦信号的建模问题......
针对不同一阶环节串联而成的系统,基于系统的幅频特性和相频特性观测数据,分别研究了幅频特性、相频特性、幅频相频联合、幅频相频......
针对不同惯性环节并联而成的系统,基于系统的实频特性和虚频特性数据,利用梯度搜索、牛顿搜索,以及多新息辨识理论和耦合辨识概念,......
针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度......
针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元......
随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积......
系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统......
输入非线性系统由一个静态无记忆的非线性模块串联一个动态线性系统构成,通过构建不同形式的非线性模块可以满足不同工程的需要,也......
在实际工业过程中,结构复杂的多变量系统广泛存在.因此,多变量系统的辨识一直都是控制领域研究的热点和难点.作为基于概率的估计方......
辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本......
