輔助模型辨識(shí)思想是針對(duì)系統(tǒng)存在一些不可測(cè)變量的辨識(shí)問(wèn)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(shí)的重要手段.本文闡述了輔助模型辨識(shí)思想,針對(duì)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(shí)方法、輔助模型多新息梯度辨識(shí)方法、變遞推間隔輔助模型多新息梯度辨識(shí)方法,以及派生的變遞推間隔輔助模型梯度辨識(shí)方法、等遞推間隔輔助模型梯度辨識(shí)方法和等遞推間隔輔助模型多新息梯度辨識(shí)方法.

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【文章目錄】：
0 引言
1 輔助模型辨識(shí)思想
2 輔助模型梯度辨識(shí)方法
    2.1 系統(tǒng)描述與辨識(shí)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(shí)算法
    2.4 輔助模型廣義投影辨識(shí)算法
    2.5 輔助模型隨機(jī)梯度辨識(shí)算法
3 輔助模型多新息梯度辨識(shí)方法
    3.1 系統(tǒng)描述與辨識(shí)模型
    3.2 輔助模型多新息投影辨識(shí)算法
        3.2.1 輔助模型多新息投影辨識(shí)算法
        3.2.2 輔助模型多新息投影辨識(shí)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(shí)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(shí)方法
    4.1 系統(tǒng)描述與辨識(shí)模型
    4.2 稀少量測(cè)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(cè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)與損失數(shù)據(jù)系統(tǒng)的辨識(shí)模型
        4.3.2 稀少量測(cè)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(cè)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(cè)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(gè)特殊的輔助模型梯度辨識(shí)方法
    5.1 變遞推間隔輔助模型梯度辨識(shí)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(shí)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(shí)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(yǔ)



本文編號(hào)：4027559