輔助模型辨識思想是針對系統(tǒng)存在一些不可測變量的辨識問題提出的,它是研究含有未知變量的線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)辨識的重要手段.本文闡述了輔助模型辨識思想,針對白噪聲干擾的輸入非線性有限脈沖響應(yīng)系統(tǒng),研究輔助模型梯度辨識方法、輔助模型多新息梯度辨識方法、變遞推間隔輔助模型多新息梯度辨識方法,以及派生的變遞推間隔輔助模型梯度辨識方法、等遞推間隔輔助模型梯度辨識方法和等遞推間隔輔助模型多新息梯度辨識方法.

【文章頁數(shù)】：21 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 輔助模型辨識思想
2 輔助模型梯度辨識方法
    2.1 系統(tǒng)描述與辨識模型
    2.2 IN-FIR系統(tǒng)的輔助模型建立
    2.3 輔助模型投影辨識算法
    2.4 輔助模型廣義投影辨識算法
    2.5 輔助模型隨機(jī)梯度辨識算法
3 輔助模型多新息梯度辨識方法
    3.1 系統(tǒng)描述與辨識模型
    3.2 輔助模型多新息投影辨識算法
        3.2.1 輔助模型多新息投影辨識算法
        3.2.2 輔助模型多新息投影辨識算法的推導(dǎo)
    3.3 輔助模型多新息廣義投影算法
    3.4 輔助模型多新息隨機(jī)梯度辨識算法
    3.5 輔助模型多新息遺忘梯度算法
4 變遞推間隔輔助模型多新息梯度辨識方法
    4.1 系統(tǒng)描述與辨識模型
    4.2 稀少量測數(shù)據(jù)系統(tǒng)與損失數(shù)據(jù)系統(tǒng)
    4.3 變遞推間隔輔助模型多新息投影算法
        4.3.1 稀少量測數(shù)據(jù)系統(tǒng)與損失數(shù)據(jù)系統(tǒng)的辨識模型
        4.3.2 稀少量測數(shù)據(jù)系統(tǒng)的變遞推間隔輔助模型多新息投影算法
        4.3.3 損失數(shù)據(jù)系統(tǒng)的變遞推間隔輔助模型多新息投影算法
    4.4 變遞推間隔輔助模型多新息廣義投影算法
        4.4.1 稀少量測數(shù)據(jù)系統(tǒng)的變遞推間隔輔助模型多新息廣義投影算法
        4.4.2 損失數(shù)據(jù)系統(tǒng)的變遞推間隔輔助模型多新息廣義投影算法
    4.5 變遞推間隔輔助模型多新息隨機(jī)梯度算法
        4.5.1 稀少量測數(shù)據(jù)系統(tǒng)的變遞推間隔輔助模型多新息隨機(jī)梯度算法
        4.5.2 損失數(shù)據(jù)系統(tǒng)的變遞推間隔輔助模型多新息隨機(jī)梯度算法
5 幾個特殊的輔助模型梯度辨識方法
    5.1 變遞推間隔輔助模型梯度辨識方法
        5.1.1 變遞推間隔輔助模型投影算法
        5.1.2 變遞推間隔輔助模型廣義投影算法
        5.1.3 變遞推間隔輔助模型隨機(jī)梯度算法
    5.2 等遞推間隔輔助模型梯度辨識方法
        5.2.1 等遞推間隔輔助模型投影算法
        5.2.2 等遞推間隔輔助模型廣義投影算法
        5.2.3 等遞推間隔輔助模型隨機(jī)梯度算法
    5.3 等遞推間隔輔助模型多新息梯度辨識方法
        5.3.1 等遞推間隔輔助模型多新息投影算法
        5.3.2 等遞推間隔輔助模型多新息廣義投影算法
        5.3.3 等遞推間隔輔助模型多新息隨機(jī)梯度算法
6 結(jié)語



本文編號：4027559