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江苏省自然科学基金(BK2012549)

作品数:20 被引量:52H指数:9
相关作者:丁锋汪菲菲汪学海毛亚文陈慧波更多>>
相关机构:江南大学更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术自然科学总论更多>>

文献类型

  • 20篇中文期刊文章

领域

  • 18篇自动化与计算...
  • 2篇自然科学总论

主题

  • 18篇模型辨识
  • 18篇辅助模型辨识
  • 17篇递阶
  • 17篇递推
  • 17篇递推辨识
  • 15篇梯度搜索
  • 14篇多新息辨识
  • 11篇最小二乘
  • 6篇滤波
  • 4篇滤波技术
  • 3篇多变量
  • 3篇多变量系统
  • 2篇输出误差模型
  • 2篇随机梯度
  • 2篇OEMA模型
  • 2篇CARARM...
  • 2篇CARMA模...
  • 2篇FIR模型
  • 2篇参数估计
  • 1篇递推最小二乘

机构

  • 20篇江南大学

作者

  • 20篇丁锋
  • 4篇汪菲菲
  • 3篇汪学海
  • 2篇陈慧波
  • 2篇毛亚文
  • 1篇陈启佳
  • 1篇郭兰杰
  • 1篇王艳娇
  • 1篇马兴云

传媒

  • 20篇南京信息工程...

年份

  • 6篇2016
  • 6篇2015
  • 6篇2014
  • 2篇2012
20 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
规范状态空间系统辨识方法被引量:12
2014年
因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规范状态空间系统的状态与参数联合估计方法.采用交互估计理论,即采用递推方法或迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器或基于参数估计的Kalman滤波算法估计系统的状态,二者形成一个交互计算过程(递阶计算过程).沿着这条思路,分别从递推方案和迭代方案,研究和提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的随机梯度辨识算法、递推最小二乘辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘辨识算法,以及模型分解的辨识算法,并给出了几个典型算法的计算步骤、流程图和计算量.
丁锋马兴云
关键词:递推辨识迭代辨识最小二乘梯度搜索状态观测器KALMAN滤波
类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法被引量:11
2014年
辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图.
丁锋汪菲菲汪学海
关键词:递推辨识梯度搜索
辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统被引量:4
2016年
针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题.
丁锋陈慧波
关键词:参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘
多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法被引量:9
2014年
针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.
丁锋汪菲菲汪学海
关键词:梯度搜索多变量系统
辅助模型辨识方法(6):性能分析
2016年
辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助模型随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息随机梯度算法、变间隔辅助模型随机梯度算法和变间隔辅助模型递推最小二乘算法的一致收敛性,近似分析了Box-Jenkins系统辅助模型递推广义增广最小二乘算法的性能.
丁锋
关键词:参数估计递推辨识最小二乘
多元伪线性回归系统部分耦合多新息随机梯度类辨识方法被引量:10
2014年
针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合(子系统)增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息增广随机梯度算法.进一步将提出的方法推广到多元伪线性自回归滑动平均系统,给出了部分耦合(子系统)广义增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息广义增广随机梯度算法.文中分析了多元增广随机梯度算法、部分耦合增广随机梯度算法、部分耦合多新息增广随机梯度算法的计算量.
丁锋汪菲菲汪学海
关键词:递推辨识梯度搜索
辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识被引量:5
2016年
借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法.
丁锋
关键词:递推辨识最小二乘
线性参数系统的多新息辨识方法被引量:6
2015年
系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统,它在参数空间上呈现线性特征,介于线性系统与非线性系统之间.针对伪线性参数系统,讨论了基于辅助模型的多新息辨识方法、基于滤波的辅助模型多新息辨识方法、基于模型分解的辅助模型多新息辨识方法、基于滤波的分解多新息辨识方法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.
丁锋郭兰杰
关键词:递推辨识梯度搜索最小二乘
多元系统耦合多新息随机梯度类辨识方法被引量:14
2014年
针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元多新息梯度算法,进一步分解多元系统为一些子系统,给出了耦合子系统随机梯度算法、耦合随机梯度算法、耦合子系统多新息随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法,并将这些方法推广到多元伪线性滑动平均系统和多元伪线性自回归滑动平均系统.文中给出了几个典型耦合随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法的计算步骤和示意图.
丁锋汪菲菲
关键词:递推辨识梯度搜索
辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统被引量:3
2016年
输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.
丁锋毛亚文
关键词:递推辨识梯度搜索最小二乘滤波技术
共2页<12>
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