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为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统,基于递推贝叶斯算法和奇异值分解,提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数,然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明,所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
Hammerstein-Wiener系统的递推贝叶斯参数辨识算法
【摘 要】
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为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统,基于递推贝叶斯算法和奇异值分解,提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数,然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明,所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
【机 构】
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淮安信息职业技术学院电气工程系,江苏大学电气与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2017年02期
【基金项目】
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国家自然基金项目（51477070）；江苏大学研究生科研创新计划项目（KYXX_0003）
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