辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识
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国家自然科学基金(61273194);江苏省自然科学基金(BK2012549);高等学校学科创新引智“111计划”(B12018)


Auxiliary model based identification methods.Part E: Least squares identification
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    摘要:

    借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法.

    Abstract:

    For input nonlinear finite impulse response systems,based on the auxiliary model identification idea,this paper studies the auxiliary model (AM) based least squares (LS) identification algorithms,the AM multi-innovation LS identification algorithms,the interval-varying AM LS identification algorithms,the interval-varying AM multi-innovation LS identification algorithms and the AM finite data window LS identification algorithms,including the weighted LS algorithms and the forgetting factor LS algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

丁锋.辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2016,8(5):385-403
DING Feng. Auxiliary model based identification methods. Part E: Least squares identification[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2016,8(5):385-403

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  • 收稿日期:2016-10-04
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  • 在线发布日期: 2016-10-26
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