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摘要:
研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-Box-Jenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR-Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统
来源期刊 南京信息工程大学学报 学科 工学
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 滤波 分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 方程误差系统 输出误差系统 线性系统
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-22
页数 22页 分类号 TP273
字数 24237字 语种 中文
DOI 10.13878/j.cnki.jnuist.2016.01.001
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 丁锋 江南大学物联网工程学院 109 1413 20.0 32.0
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研究主题发展历程
节点文献
参数估计
递推辨识
梯度搜索
最小二乘
滤波
分解
辅助模型辨识思想
多新息辨识理论
递阶辨识原理
方程误差系统
输出误差系统
线性系统
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
南京信息工程大学学报
双月刊
1674-7070
32-1801/N
南京市宁六路219号
chi
出版文献量(篇)
1162
总下载数(次)
7
总被引数(次)
4849
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导