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含过程噪声的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识
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作者 贾立 杨爱华 邱铭森 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期884-890,共7页
提出一种在过程噪声干扰下基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识方法.通过三阶段组合式多源信号,实现了过程噪声干扰下HammersteinWiener模型中输入静态非线性环节、动态线性环节以及输出静态非线... 提出一种在过程噪声干扰下基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识方法.通过三阶段组合式多源信号,实现了过程噪声干扰下HammersteinWiener模型中输入静态非线性环节、动态线性环节以及输出静态非线性环节的分离,提高了各串联环节模型参数的分离精度,避免了传统迭代分离方法中模型参数的收敛问题.在此基础上,利用补偿原理,提出基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法,通过在递推最小二乘算法中引入修正项来补偿过程噪声引起的估计偏差,实现了模型参数的无偏估计.理论分析与仿真实验的结果表明,所提出的方法具有较好的有效性. 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN-WIENER模型 信号源 偏差补偿递推最小乘法 参数辨识
多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性 预览 被引量:5
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作者 邓自立 徐慧勤 张明波 《科学技术与工程》 2010年第2期 360-365,共6页
对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿... 对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多变量(AR)信号 参数估计 偏差补偿递推最小乘法 收敛性 强一致性 动态误差系统分析方法
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含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型辨识算法及其收敛性分析 预览 被引量:2
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作者 李妍 毛志忠 +1 位作者 王琰 袁平 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期469-472,476共5页
针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析... 针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析表明在持续激励的条件下参数估计偏差一致收敛于零.仿真结果表明该方法优于递推最小二乘辨识方法. 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN-WIENER模型 偏差补偿递推最小乘法 鞅收敛定理 收敛性 参数辨识
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