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针对输出误差自回归系统(output error autoregressive system,OEAR)辨识参数误差大,收敛速度慢的问题,本文将递阶辨识原理与梯度迭代算法(gradientbased iterative algorithm,GI)运用到输出误差自回归系统的辨识过程中,针对该系统的算法进行推导,提出了基于分解的输出误差自回归系统的梯度迭代算法。将输出误差自回归系统分解成2个子系统,通过梯度迭代算法分别对2个子系统进行辨识,最后用Matlab仿真实例进行仿真。仿真结果表明,在输入信号的作用下,系统能够更快速的收敛到比原有算法误差更小的范围内,验证了该算法的有效性。 相似文献
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利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,研究和提出AR-OEARMA系统的辅助模型递阶广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶广义增广最小二乘算法、辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘算法.这些辅助模型递阶递推辨识方法可... 相似文献
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一种基于压力敏感元件的降雨传感器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对已有降水传感器对强降水测量误差大、测量范围小等不足,研制了一种基于压力敏感元件的雨量智能传感器。设计的传感器硬件由压力敏感元件核心的降雨物理量转换单元、以差分放大和线性处理模拟电路为主的信号处理单元、以高速低功耗嵌入式处理器ARM9为核心的数据计算单元等部分组成;传感器软件上采用广义回归神经网络的函数逼近方法,通过小样本训练建立精确测量模型。测量降雨作用在压力传感器上的压力大小及其对时间的变化,利用广义回归神经网络模型可计算得到精确雨量。试验表明,该传感器不仅解决了强降水等原因引起的雨量测量不准的问题,具有测量量程宽、精度高等优点。 相似文献
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变间隔辨识概念是处理损失数据系统和稀少量测数据系统辨识的一种有效方法.利用变间隔辨识概念和递阶辨识原理,研究了线性回归系统的变间隔递阶梯度迭代辨识方法、变间隔递阶多新息梯度迭代辨识方法、变间隔递阶最小二乘迭代辨识方法、变间隔递阶多新息最小二乘迭代辨识方法等.这些变间隔递阶迭代辨识方法可以推广到其他有色噪声下的线性和非线... 相似文献