原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对多变量输出误差系统的模型辨识问题,借助辅助模型思想推导出其随机梯度辨识算法;由于该算法的收敛速度慢,为了提高收敛速度,将算法中的新息向量扩展成新息矩阵,得到基于辅助模型的多新息随机梯度辨识算法;辅助模型多新息算法使用新息矩阵对参数进行校正估计,该新息矩阵不仅包含了当前时刻的新息向量,还包含过去多个时刻的新息向量,因而,与辅助模型随机梯度算法和增广随机梯度算法相比,该算法具有更快的收敛速度;一个二输入二输出的仿真例子证明了所提出的算法的确具有更快的收敛速度.
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文献信息
篇名 多变量系统辅助模型多新息随机梯度辨识方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 随机梯度 多新息辨识 多变量系统 输出误差模型 辅助模型
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 1424-1427
页数 分类号 TP273
字数 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 刘艳君 江南大学通信与控制工程学院 24 81 5.0 8.0
2 张江涛 江南大学通信与控制工程学院 3 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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随机梯度
多新息辨识
多变量系统
输出误差模型
辅助模型
研究起点
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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