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现有的l^1鲁棒辨识方法依赖于观测数据窗的起始时刻因而不能用来辨识时变系统,针对该问题基于最小二乘法提出了一种l^1鲁棒辨识算法.该算法与观测窗的起始时刻无关,可用于时变系统的辨识.证明了当试验输入为持续激励信号时所提出的算法为本质最优算法,进一步证明了周期持续激励序列为最优试验信号,并给出了辨识误差紧界的计算公式.最后利用提出的算法研究了慢时变系统的l^1鲁棒辨识问题. 相似文献
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利用小波逼近的软阈方法,研究了离散非线性系统的WorstCase辨识问题。证明了该算法在Worst-Case误差下的拟最优性和光滑性;估计了该算法的Worst-Case误差;给出了存在鲁棒收敛的辨识算法的充要条件;最后,证明了小波网逼近算法是鲁棒收敛的。 相似文献
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现有的l1鲁棒辨识方法依赖于观测数据自的起始时刻因而不能用来辨识时变系统, 针对该问题基于最小二乘法提出了一种l1鲁棒辨识算法. 该算法与观测窗的起始时刻无关, 可用于时变系统的辨识, 证明了当试验输入为持续激励信号时所提出的算法为本质最优算法, 进一步证明了周期持续激励序列为最优试验信号, 并给出了辨识误差紧界的计算公式. 最后利用提出的算法研究了慢时变系统的l1鲁棒辨识问题. 相似文献
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一种鲁棒BP算法及其在非线性动态系统辨识中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
利用多层前馈神经网络的非线性建模特性,基于动态BP网络的串并联和并联模型,提出了一种高鲁棒性BP算法,与传统的BP算法相比,鲁棒BP算法有5个优点:(1)适合于非线性动态系统辨识,(2)辨识精度高;(3)不必内插所有训练样本;(4)具有高鲁棒性,能抵制过失误差和量测误差;(5)收敛速度得到了改进,因为错误差样本的影响得到了适度的抑制,把该算法用于非线性动态系统辨识,仿真结果表明此方法是有效的。 相似文献
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一类非线性时滞系统的H∞模糊控制器的设计——LMI方法 总被引:4,自引:0,他引:4
《控制理论与应用》2001,18(Z1):35-38
考虑了未知系统数据样本在复平面单位圆周上任意采样时的鲁棒辨识问题,围绕着充分利用快速傅立叶算法及更有效的利用验后信息,提出了一种有效的数据处理方式,获得了辨识算法的鲁棒收敛性. 相似文献
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针对输入输出观测数据均含有噪声的系统辨识问题,提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应辨识算法.该算法在对总体最小二乘问题与向量的瑞利商及其性质研究的基础上,以被辨识系统的增广权向量的瑞利商(RQ)作为损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并利用随机离散学习规律对权向量模的分析修正了算法梯度,提高了算法的噪声鲁棒性,构成了一种噪声鲁棒的总体最小二乘自适应辨识算法.文中研究了该算法的收敛性能.仿真实验结果表明该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度明显高于其它同类方法,而且可使用较大的学习因子,在较高的噪声环境下仍然保持良好的收敛性. 相似文献
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研究了一类基于动态神经网络的未知非线性多变量系统的鲁棒辨识问题,用Lyapunov稳定性理论获得了具有保护策略的鲁棒调权律,从理论上证明了被辨识的系统是鲁榛 ,辨识误差按建模误差和未建模动态收敛到一个稳定区域,该策略的特点是不需要离线学习又不需要对象的状态完全可测,仿真结果验证了提出的动态网鲁棒辨识策略的有效性。 相似文献
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不确定性系统的鲁棒辨识及其发展 总被引:1,自引:0,他引:1
对适合控制的辨识即鲁棒辨识的发展作了综述。首先给出鲁棒辨识的缘由、提法和一些基本概念;然后讨论了集员辨识的理论和发展,H∞辨识以及部分结论;最后论述了适合控制的辨识理论的进一步发展。 相似文献
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利用逼近理论中的n-宽度和Bernstain不等式,以一般性的窗口系数为变量,对鲁棒
辨识中的两步H∞辨识算法,建立了一个近似最优的误差上界函数.该函数是窗口系数的凸
函数,它不仅可用于计算任意窗口系数对应的辨识误差上界,还为优化选择两步H∞ 辨识算
法的窗口系数提供了可行途径. 相似文献
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基于Haar 小波变换的连续时间系统鲁棒参数辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
给出用Haar小波对连续时间系统的鲁棒辨识方法。该方法在用Haar小波对系统输入和输入展开时,通过极小化一个鲁棒指标来减少噪声对展开系数的影响。因此对连续时间系统可获得鲁棒参数估计。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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