基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文研究系统辨识中小波基展开模型的优化问题.优化准则借用了经典辨识方法中的阶次判定准则.仿真结果表明,与原小波基模型相比,优化小波基模型不仅保留了原模型的辨识精度,而且模型简化,辨识工作量降低
推荐文章
基于小波调制的连续系统模型辨识
系统辨识
参数估计
调制函数法
连续系统
小波
高斯调制函数
多模型小波网络非线性动态系统辨识
多模型
小波网络
非线性
系统辨识
基于小波神经网络的系统辨识方法
系统辨识
小波神经网络
函数逼近
基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法
非线性含输入自回归模型
系统辨识
小波分析
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 系统辨识中小波基模型的优化
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 系统辨识 模型优化 小波基模型
年,卷(期) 2000,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 60-63
页数 4页 分类号 TP273
字数 2803字 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
系统辨识
模型优化
小波基模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
论文1v1指导