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毛亚文;丁，冯

利用数据滤波和多新息辨识理论对非线性系统进行参数估计。 （英语） Zbl 1353.93109号

国际期刊计算。数学。 93，第11期，1869-1885（2016）.
摘要：对于Hammerstein输出误差自回归系统，基于分解的多创新随机梯度（D-MISG）识别算法和基于数据过滤的多创新概率梯度（F-MISG利用关键项分离原理和多新息辨识理论推导了辨识算法。D-MISG算法使用分解技术将Hammerstein系统转换为两个子系统，需要较少的计算成本，而F-MISG方法使用线性滤波器过滤输入输出数据，对于较大的创新长度具有较高的估计精度。仿真结果表明，所提出的两种算法都能给出令人满意的参数估计。

引用于2文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93E12号机组 随机控制理论中的辨识
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93A30型 系统数学建模（MSC2010）

关键词：

参数估计;递归识别;关键项分离原理;多创新识别理论;分解技术;过滤;非线性系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Mao}和textit{F.Ding}，国际计算机杂志。数学。93，No.111869--1885（2016；Zbl 1353.93109）
全文： 内政部

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