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鞅超收敛定理与遗忘因子最小二乘算法的收敛性分析 被引量:20

Martingale Hyperconvergence Theorem and the Convergence of Forgetting Factor Least Squares Algorithm
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摘要 本文扩展了用于分析时不变系统辨识算法收敛性的鞅收敛定理(MCT),建立了鞅(martingale)超收敛定理(MHCT).它可以作为工具来分析时变系统的各种辨识算法的收敛性,为解决时变系统收敛性和稳定性分析这一困难课题提供了新方法,开辟了新路.本文以遗忘因子最小二乘算法为例,成功地用MHCT分析了它的参数估计的收敛性. In this paper,the martingale convergence theorem used to analyze the convergence ofidentification algorithms of time-invariant systems is extended. The martingale hyperconvergence theorem(MHCT)is established,which may analyze the convergence of various algorithms for time-varying systems and give anew method for analysis of covengence and stability of time-varying systems. Taking the forgetting factorleast squares algorithm (FFLS) as an example,we prove the convergence of the FFLS algorithm by means ofMHCT.
作者 丁锋
出处 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期90-95,共6页 Control Theory & Applications
基金 863应用工程资助
关键词 鞅收敛定理 参数估计 遗忘因子 最小二乘法 time-varying system martingale convergence theorem martingale hyperconvergence theorem parameter estimation forgetting factor least squares algorithm
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