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输入非均匀采样广义输出误差模型的递推贝叶斯参数辨识算法
输入非均匀采样广义输出误差模型的递推贝叶斯参数辨识算法
作者:
景绍学
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
输入非均匀采样系统
广义输出误差模型
递推贝叶斯算法
参数估计
摘要:
针对传统最小二乘算法在辨识过程中没有考虑噪声的协方差和参数的先验概率密度的问题,提出一种递推贝叶斯算法。该算法以最大化参数的后验概率密度函数为准则进行参数估计。实验结果证明所提算法可以获得更高精度的参数估计值。收敛性分析表明,该算法给出的参数估计值收敛于参数真值。该算法综合考虑了噪声方差、数据的先验概率分布和参数的先验概率分布,可以获得比最小二乘法更高的精度的估计值。
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篇名
输入非均匀采样广义输出误差模型的递推贝叶斯参数辨识算法
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
输入非均匀采样系统
广义输出误差模型
递推贝叶斯算法
参数估计
年,卷(期)
2016,(6)
所属期刊栏目
信息技术交流
研究方向
页码范围
329-333
页数
5页
分类号
TP273
字数
4395字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.078
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
景绍学
淮安信息职业技术学院电气工程系
14
33
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5.0
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参数估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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