| 辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识 |
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| 引用本文： | 丁锋.辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识[J].南京气象学院学报,2016,8(5):385-403. |
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| 作者姓名： | 丁锋 |
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| 作者单位： | 江南大学 物联网工程学院, 无锡, 21412;江南大学 控制科学与工程研究中心, 无锡, 214122;江南大学 教育部轻工过程先进控制重点实验室, 无锡, 214122 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61273194）；江苏省自然科学基金（BK2012549）；高等学校学科创新引智“111计划”（B12018） |
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| 摘 要： | 借助于辅助模型辨识思想，针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统，研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法，以及有限数据窗最小二乘辨识方法，包括引入加权因子（加权矩阵）、遗忘因子得到的一些相应辨识方法.
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| 关 键 词： | 参数估计 递推辨识 最小二乘 关键项分离 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 输入非线性系统 输出非线性系统 |
| 收稿时间： | 2016/10/4 0:00:00 |
Auxiliary model based identification methods.Part E: Least squares identification |
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| DING Feng.Auxiliary model based identification methods.Part E: Least squares identification[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2016,8(5):385-403. |
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| Authors: | DING Feng |
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| Institution: | School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 21412;Control Science and Engineering Research Center, Jiangnan University, Wuxi 214122;Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry(Ministry of Education), Jiangnan University, Wuxi 214122 |
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| Abstract: | For input nonlinear finite impulse response systems,based on the auxiliary model identification idea,this paper studies the auxiliary model (AM) based least squares (LS) identification algorithms,the AM multi-innovation LS identification algorithms,the interval-varying AM LS identification algorithms,the interval-varying AM multi-innovation LS identification algorithms and the AM finite data window LS identification algorithms,including the weighted LS algorithms and the forgetting factor LS algorithms. |
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| Keywords: | parameter estimation recursive identification least squares key term separation auxiliary model identification idea multi-innovation identification theory hierarchical identification principle coupling identification concept filtering identification idea input nonlinear system output nonlinear system |
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