多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法

祝徐轩; 仲国民; 何熊熊

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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法

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本文考虑了多输入单输出(MISO)时变输出误差系统参数的估计问题.对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识.针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程.最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性.

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来源
《高技术通讯》 |2020年第11期|1140-1148|共9页
作者
祝徐轩; 仲国民; 何熊熊;
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作者单位

浙江工业大学信息工程学院杭州310023;

浙江工业大学信息工程学院杭州310023;

浙江工业大学信息工程学院杭州310023;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
学习辨识; 最小二乘法; 随机梯度法; 辅助模型; 多输入单输出(MISO)系统;

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