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基于模型变换的多元输出误差系统分布式随机梯度算法。 (英语) Zbl 1520.93246号

摘要:本文研究受有色噪声干扰的多元系统的参数估计问题。由于有色噪声会降低估计精度,因此采用模型变换技术在不改变输入输出关系的情况下对原始系统进行白化。为了减轻高维变量和不同类型参数带来的沉重计算负担,将变换后的模型根据输出的数量划分为若干个子模型。然而,分解后,所有子模型都包含相同的参数向量,导致许多冗余估计。推导了一种基于模型变换的分布式随机梯度(MT-DSG)算法,以减少冗余估计并在子模型之间交换信息。与集中式多元广义随机梯度算法相比,MT-DSG算法具有更高的估计精度和更少的计算复杂度。最后,通过一个实例验证了该方法的有效性。

理学硕士:

93立方35 多变量系统、多维控制系统
93E10型 随机控制理论中的估计与检测
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全文: 内政部

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