| 改进的梯度下降法在离散时滞系统中的应用 |
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| 引用本文： | 杨晓冬,马光.改进的梯度下降法在离散时滞系统中的应用[J].国外电子测量技术,2016,35(3):98-104. |
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| 作者姓名： | 杨晓冬 马光 |
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| 作者单位： | 北华航天工业学院,廊坊 065000,北华航天工业学院,廊坊 065000 |
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| 基金项目： | 北华航天工业学院青年基金(KY 2015 05)、廊坊市科技支撑计划(2015011044)项目资助 |
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| 摘 要： | 提出了离散时滞系统的辨识问题，这个问题包括时滞参数的辨识和系统动态参数的辨识。提出了一种基于辅助模型思想和低通滤波技术的带可变遗忘因子的随机梯度下降法对系统时滞参数和系统动态参数同时进行在线辨识。建立辅助模型，用辅助模型输出代替系统的无噪声输出。引入基于预测误差的可变遗忘因子，加快算法的收敛速度，提高算法的预测精度。同时，引入低通滤波技术增大时滞参数的收敛域，使得损失函数取得全局最优。最后，通过仿真证明了本文算法的有效性。
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| 关 键 词： | 离散系统 时滞 辅助模型 可变遗忘因子 低通滤波 |
Application of an improved stochastic gradient method in discrete-time |
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| Yang Xiaodong and Ma Guang.Application of an improved stochastic gradient method in discrete-time[J].Foreign Electronic Measurement Technology,2016,35(3):98-104. |
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| Authors: | Yang Xiaodong and Ma Guang |
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| Keywords: | |
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