【摘 要】
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针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题,基于耦合辨识概念,推导多变量系统的耦合随机梯度算法,利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能.算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中,将每个子系统的参数估计值耦合起来.所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比,具有较少的计算量,收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善.性能分析表明了所提出算法收敛,仿真实例验
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针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题,基于耦合辨识概念,推导多变量系统的耦合随机梯度算法,利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能.算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中,将每个子系统的参数估计值耦合起来.所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比,具有较少的计算量,收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善.性能分析表明了所提出算法收敛,仿真实例验证了算法的有效性.
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