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摘要:
系统辨识中广泛应用的最小二乘算法需要输入向量序列满足持续激励性条件(PE条件);但在大多情况下这是难以满足的.本文提出了一种不依赖于PE条件的递推最小二乘、最小范数辨识算法.首先分析了最小二乘算法解空间的结构,并运用罚函数方法,将参数辨识问题转化为无约束优化问题.然后,提出了将步长、罚因子等过程控制参数统一的迭代-递推形式的辨识算法,证明了算法在给定的控制参数约束下收敛于唯一的最小二乘、最小范数解向量.仿真实验表明在非PE条件下算法的有效性.
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文献信息
篇名 非持续激励条件下系统辨识递推最小二乘最小范数算法
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 系统辨识 最小二乘算法:持续激励条件 最小二乘最小范数解
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 365-370
页数 6页 分类号 TP13
字数 6075字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李银国 重庆邮电大学自动化学院 46 527 13.0 21.0
2 汤卓群 重庆邮电大学自动化学院 2 17 2.0 2.0
3 黄镭 重庆邮电大学自动化学院 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
系统辨识
最小二乘算法:持续激励条件
最小二乘最小范数解
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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