【摘 要】
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该文基于遗传规划提出了一种辨识哈默斯坦模型的新方法.哈默斯坦模型由静态非线性模块和动态线性模块串联而成,因此系统辨识的目标是要找到非线性和线性模块的最优数学模型.
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该文基于遗传规划提出了一种辨识哈默斯坦模型的新方法.哈默斯坦模型由静态非线性模块和动态线性模块串联而成,因此系统辨识的目标是要找到非线性和线性模块的最优数学模型.该文通过遗传规划确定非线性模块的函数结构,并结合遗传算法确定模型的未知参数,适应度值的计算采用了最小信息量准则（AIC）,以平衡模型的复杂度和精确度.该方法不需要对模型的先验知识有详细了解,就能达到较好的辨识效果,并且能够克服观测噪声的污染,获得参数的无偏估计.仿真结果说明了该方法的有效性.
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