辨识方法的计算效率(3):信息向量耦合算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

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计划(B12018)


Computational efficiency of the identification methods.Part C: Coupled information vector algorithms
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    简单讨论了行列式、矩阵逆和块矩阵逆的计算量;研究了信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识方法,给出了计算量小的联合递推最小二乘辨识算法;研究了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统最小二乘辨识算法,提出了计算量小的基于块矩阵求逆的最小二乘辨识算法;给出了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识算法,提出和推导了基于辨识模型分解的递推最小二乘辨识算法,并分别讨论了提出算法的计算量.

    Abstract:

    This paper discusses the computational efficiency of the determinant,the matrix inversion and the block matrix inversion.For the multivariable systems with coupled information vectors,we study the subsystem recursive least squares (RLS) identification algorithm and the joint RLS identification agorithm with less computation are studied.For the multivariable systems the partially coupled information vectors,the subsystem least squares identification algorithm and the block matrix inversion based least squares identification algorithm are presented and the subsystem RLS identification algorithm and the identification model decomposition based RLS identification algorithm are proposed.Finally,the comptutational efficiency of the proposed algorithms is analyzed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

丁锋.辨识方法的计算效率(3):信息向量耦合算法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2012,4(6):481-495
DING Feng. Computational efficiency of the identification methods. Part C: Coupled information vector algorithms[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2012,4(6):481-495

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2012-11-15
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:

地址:江苏省南京市宁六路219号    邮编:210044

联系电话:025-58731025    E-mail:nxdxb@nuist.edu.cn

南京信息工程大学学报 ® 2024 版权所有  技术支持:北京勤云科技发展有限公司