【摘 要】
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本文提出了一种新的非线性系统Volterra级数模型辨识方法,为非线性系统辨识中的'维数灾难”问题提供了一种满意的解决.算法中参数空间分割和模型辨识同时完成,降维依据采
【机 构】
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西安交通大学电信学院综合所710049
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本文提出了一种新的非线性系统Volterra级数模型辨识方法,为非线性系统辨识中的'维数灾难”问题提供了一种满意的解决.算法中参数空间分割和模型辨识同时完成,降维依据采用输出拟合结果的均方误差,最终得到输出拟合均方误差意义上的准最优解.本算法也可以作为非线性系统模型的结构辨识算法,并可以直接推广应用于其它很大一类非线性系统模型.仿真试验结果表明,算法计算量小,精度高,并具有较好的稳定性,可以应用于在线实时辨识.
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