一类Wiener非线性时变系统的迭代学习辨识

针对Wiener非线性时变系统的参数辨识问题,该文提出一种基于重复轴的迭代学习算法来实现对时变甚至突变参数的估计.文中将维纳系统输出非线性部分的反函数进行多项式展开,进而构造了回归模型,未知参数及中间变量用其估计替代,分别给出了采用迭代学习梯度算法和迭代学习最小二乘算法实现时变参数辨识的方法.仿真结果表明,与带遗忘因子的递推算法和迭代学习梯度算法相比,迭代学习最小二乘算法更具有参数估计收敛速度快,辨识精度高,系统输出误差小等优势,验证了所提学习算法的有效性.     

Hammerstein-Wiener时变系统的带遗忘因子学习辨识算法

针对一类有限区间上重复运行的Hammerstein-Wiener非线性时变系统,将Hammerstein-Wiener系统输出非线性部分进行多项式展开以构造回归模型,采用带遗忘因子迭代学习梯度算法和带遗忘因子迭代学习最小二乘算法,估计系统的时变参数。当系统参数沿时间轴快变、沿迭代轴缓变时,修正遗忘因子提高算法的辨识精度。文中分别给出了2种算法的推导过程并进行仿真对比验证,结果表明,带遗忘因子迭代学习最小二乘算法收敛速度更快、精度更高,达到相同性能指标时所需迭代次数更少,验证了所提学习算法的有效性。     

勿忘研究生的社交组织能力培养

研究生社交组织能力的培养往往会被忽视,在社会竞争日渐激烈的今天,研究生不再和过去一样只需要专注于科学研究。文章首先强调了社交组织能力的重要性,然后从学校、导师、社会三方面提出如何培养研究生的社交组织能力。     

一类 Wiener 非线性时变系统的迭代学习辨识

针对Wiener非线性时变系统的参数辨识问题,该文提出一种基于重复轴的迭代学习算法来实现对时变甚至突变参数的估计。文中将维纳系统输出非线性部分的反函数进行多项式展开,进而构造了回归模型,未知参数及中间变量用其估计替代,分别给出了采用迭代学习梯度算法和迭代学习最小二乘算法实现时变参数辨识的方法。仿真结果表明,与带遗忘因子的递推算法和迭代学习梯度算法相比,迭代学习最小二乘算法更具有参数估计收敛速度快,辨识精度高,系统输出误差小等优势,验证了所提学习算法的有效性。     

哈默斯坦非线性时变系统的加权学习辨识方法

针对有限区间哈默斯坦(Hammerstein)非线性时变系统,该文提出一种加权迭代学习算法用以估计系统时变参数。首先将Hammerstein系统输入非线性部分进行多项式展开,采用迭代学习最小二乘算法辨识系统的时变参数。为了防止数据饱和,采用带遗忘因子的迭代学习最小二乘算法,进而引入权矩阵,采用加权迭代学习最小二乘算法改进系统跟踪误差,以提高辨识精度。该文分别给出3种算法的推导过程并进行仿真验证。结果表明,与迭代学习最小二乘算法和带遗忘因子迭代学习最小二乘算法相比,加权迭代学习最小二乘算法具有辨识精度高、跟踪误差小以及迭代次数少等优点。     

科研分组的研究生培养方式探讨

在我国研究生教育不断发展的今天,新的培养模式不断涌现,科研分组的培养方式在导师资源不够的今天推动研究生教育走上新的台阶。文章分别阐述了现行的分组科研培养模式的利弊,并针对调查过程中反映的问题提出了相应的完善措施。