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摘要:
针对输出误差模型,结合辅助模型的思想对原有阶次辨识和参数估计的方法进行融合和扩展,推导出基于辅助模型的行列式比定阶法,同时得出模型的阶次和参数,不仅减少了辨识过程的计算量,也节约了辨识时间.考虑到原有行列式比定阶法可能存在的不准确性,提出了一种系统模型的确认方法,增强了阶次辨识能力.仿真实验也充分表明,对行列式比定阶法的扩展不仅可以准确地辨识出系统的阶次,得出的参数估计值也有较高的精度.
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文献信息
篇名 基于行列式比的阶次和参数同步递推辨识算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 阶次辨识 参数估计 行列式比定阶法 辅助模型 最小二乘
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 538-541
页数 4页 分类号 TP273
字数 3049字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.02.0538
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 仲恒 上海大学机电工程与自动化学院 6 7 1.0 2.0
2 李定远 上海大学机电工程与自动化学院 4 3 1.0 1.0
3 赵永历 上海大学机电工程与自动化学院 5 6 2.0 2.0
4 胡涛 上海大学机电工程与自动化学院 12 123 5.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
阶次辨识
参数估计
行列式比定阶法
辅助模型
最小二乘
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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40
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209512
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