辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

发布时间：2025-01-15 16:25

　　 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.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法.

【文章页数】：21 页

【文章目录】：
0 引言
1 辅助模型辨识思想
2 辅助模型梯度辨识方法
    2.1 系统描述与辨识模型
    2.2 IN-FIR系统的辅助模型建立
    2.3 辅助模型投影辨识算法
    2.4 辅助模型广义投影辨识算法
    2.5 辅助模型随机梯度辨识算法
3 辅助模型多新息梯度辨识方法
    3.1 系统描述与辨识模型
    3.2 辅助模型多新息投影辨识算法
        3.2.1 辅助模型多新息投影辨识算法
        3.2.2 辅助模型多新息投影辨识算法的推导
    3.3 辅助模型多新息广义投影算法
    3.4 辅助模型多新息随机梯度辨识算法
    3.5 辅助模型多新息遗忘梯度算法
4 变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法
    4.1 系统描述与辨识模型
    4.2 稀少量测数据系统与损失数据系统
    4.3 变递推间隔辅助模型多新息投影算法
        4.3.1 稀少量测数据系统与损失数据系统的辨识模型
        4.3.2 稀少量测数据系统的变递推间隔辅助模型多新息投影算法
        4.3.3 损失数据系统的变递推间隔辅助模型多新息投影算法
    4.4 变递推间隔辅助模型多新息广义投影算法
        4.4.1 稀少量测数据系统的变递推间隔辅助模型多新息广义投影算法
        4.4.2 损失数据系统的变递推间隔辅助模型多新息广义投影算法
    4.5 变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法
        4.5.1 稀少量测数据系统的变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法
        4.5.2 损失数据系统的变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法
5 几个特殊的辅助模型梯度辨识方法
    5.1 变递推间隔辅助模型梯度辨识方法
        5.1.1 变递推间隔辅助模型投影算法
        5.1.2 变递推间隔辅助模型广义投影算法
        5.1.3 变递推间隔辅助模型随机梯度算法
    5.2 等递推间隔辅助模型梯度辨识方法
        5.2.1 等递推间隔辅助模型投影算法
        5.2.2 等递推间隔辅助模型广义投影算法
        5.2.3 等递推间隔辅助模型随机梯度算法
    5.3 等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法
        5.3.1 等递推间隔辅助模型多新息投影算法
        5.3.2 等递推间隔辅助模型多新息广义投影算法
        5.3.3 等递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法
6 结语



本文编号：4027559