弱条件下随机梯度算法性能分析

• 作者: 丁锋 刘飞 杨慧中
• 来源期刊: 中国科学E辑
• 关键词: 递推辨识 参数估计 最小二乘 随机梯度 多变量系统 收敛性能 鞅收敛定理
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 页码范围: 2173-2184
• 页数: 12页
• 语种: 中文

摘要

在弱条件下,利用随机鞅理论详细研究了随机梯度辨识算法的收敛性能.分析表明,只要信息向量是持续激励的(或数据乘积矩矩阵条件数有界),过程噪声是零均值不相关的,那么参数估计一致收敛于真参数.这一结论并不要求一些文献中所作的苛刻假设成立,既没有假设噪声方差和高阶矩存在,又没有假设系统是平稳和各态遍历的,也没有假设强持续激励条件成立.这一贡献放松了随机梯度算法的收敛条件.噪声方差有界和无界时的仿真例子证明了提出的收敛结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞		236	964	13.0	17.0
2	丁锋		109	1413	20.0	32.0
3	杨慧中		228	1844	20.0	33.0