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AGENT技术在电力综合负荷模型辨识系统中的应用 被引量:3
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作者 李欣然 苏盛 +3 位作者 陈元新 张文磊 唐外文 徐宇新 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期50-53,共4页
分析了当前各类微机负荷数据记录装置的应用现状 ,指出了电力系统综合负荷建模软件开发中存在的可扩展性差、数据文件没有统一格式、自动化程度低等主要问题 ,结合实际设计了一种面向负荷模型辨识的具有完全可扩展性的多AGENT系统 ,其... 分析了当前各类微机负荷数据记录装置的应用现状 ,指出了电力系统综合负荷建模软件开发中存在的可扩展性差、数据文件没有统一格式、自动化程度低等主要问题 ,结合实际设计了一种面向负荷模型辨识的具有完全可扩展性的多AGENT系统 ,其中数据文件采集AGENT完成数据采集 ,数据文件管理AGENT和格式转换AGENT合作完成对不同格式数据的格式归一 ,模型辨识A GENT完成对不同模型、不同参数设置的模型辨识。多AGENT系统能自动对各种不同采样设备提供的现场综合负荷数据采集样本进行模型辨识 ,同时还能实现对各种数据格式、辨识模型的任意扩展。 展开更多
关键词 AGENT 扩展性 电力系统 数字仿真 计算机 电力综合负荷模型辨识系统 参数设置
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基于深度学习的电子音乐信号辨识系统研究 被引量:1
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作者 李立 《现代电子技术》 北大核心 2020年第15期33-36,共4页
电子音乐信号辨识系统存在辨识时间长、速度慢等不足,为了获得更加理想的电子音乐信号辨识结果,提出基于深度学习的电子音乐信号辨识系统。首先,对电子音乐信号辨识原理进行分析,找到各种电子音乐信号辨识系统存在的弊端;然后,提取电子... 电子音乐信号辨识系统存在辨识时间长、速度慢等不足,为了获得更加理想的电子音乐信号辨识结果,提出基于深度学习的电子音乐信号辨识系统。首先,对电子音乐信号辨识原理进行分析,找到各种电子音乐信号辨识系统存在的弊端;然后,提取电子音乐信号辨识信号,并提取电子音乐信号辨识特征;最后,引入深度学习算法建立电子音乐信号辨识系统,并与其他电子音乐信号辨识系统的仿真对比实验结果表明,所提系统的电子音乐信号辨识效果好,而且电子音乐信号辨识效率高,具有更高的实际应用价值。 展开更多
关键词 人工智能 电子音乐 辨识系统 音频信号 神经网络 系统设计
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基于射频技术的马拉松计时辨识系统
3
作者 张志杰 郁进明 魏亮 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期71-74,共4页
论述一种将射频识别技术应用于马拉松比赛的自动计时系统。这一系统利用射频无线电对记录媒体进行读写操作 ,完成对马拉松运动员的非接触式自动识别 ,从而实现运动员成绩计时。实际应用表明 ,系统实现简单 ,控制及使用方便 ,具有良好的动。
关键词 射频识别技术 RFID 自动目标识别 马拉松比赛 计时辨识系统
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船舶横向运动水动力参数辨识系统研究
4
作者 丁振国 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第24期1-3,共3页
目前设计的船舶横向运动水动力参数辨识系统容易陷入到局部Pareto面,得到极端解,导致系统精度较低。为了解决上述问题,设计一种新的船舶横向运动水动力参数辨识系统,系统硬件主要设计了采集器、微处理器和参数辨识器。其中,参数辨识器... 目前设计的船舶横向运动水动力参数辨识系统容易陷入到局部Pareto面,得到极端解,导致系统精度较低。为了解决上述问题,设计一种新的船舶横向运动水动力参数辨识系统,系统硬件主要设计了采集器、微处理器和参数辨识器。其中,参数辨识器引入了PCT9810高速采集卡,提高信息的采集能力,控制电路、驱动电路和信号调理电路配合工作,确保辨识效果。引入多目标群智能粒子算法,设计软件程序,通过采集水动力参数、选定粒子位置、确定向导粒子、参数辨识实现软件程序。实验结果表明,设计的船舶横向运动水动力参数辨识系统误差较小,精度较高,更适合于实际工作中。 展开更多
关键词 船舶运动 水动力参数 参数辨识 辨识系统
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火箭弹道附近大气参数辨识系统的研究 被引量:1
5
作者 杨小龙 万春熙 俞仁顺 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期19-23,共5页
研究了利用雷达实测数据对沿火箭飞行弹道的大气参数进行辨识和外推落点的方法,进而提出了一个对效力射诸元进行修正的方法。在此基础上,对软件系统进行了设计。最后通过仿真试验,分析了系统的准确性。
关键词 火箭弹道 大气参数 辨识系统
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基于神经网络模型改进算法的动态辨识系统仿真 被引量:2
6
作者 左军 周灵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期118-121,共4页
神经网络的连接权在辨识中对应于模型参数,通过权值的调节可使网络输出逼近于系统输出。将神经网络作为辨识器NNI时,经训练,网络权值即为系统参数的估计。改进算法引入加权因子是为了控制网络的输入各分量对估计值的影响程度,参数估计... 神经网络的连接权在辨识中对应于模型参数,通过权值的调节可使网络输出逼近于系统输出。将神经网络作为辨识器NNI时,经训练,网络权值即为系统参数的估计。改进算法引入加权因子是为了控制网络的输入各分量对估计值的影响程度,参数估计值总是大范围一致渐近收敛的。将网络的稳态视为某一优化的问题目标函数的极小点,由初态向稳态的收敛过程就是优化过程计算。开发了仿真程序,对具体案例进行了仿真,取得了较为理想的结果。 展开更多
关键词 神经网络 系统辨识 系统参数 辨识模型
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基于改进的长短期神经网络的贵州方言辨识系统的设计与实现 被引量:3
7
作者 艾虎 李菲 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第5期203-210,共8页
汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,设计并实现了贵州方言辨识系统;该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的... 汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,设计并实现了贵州方言辨识系统;该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的辨识和方言语音样本的采集。方言样本采集于贵州省6个地区,首先提取语音样本与口头禅的梅尔频率倒谱系数MFCC;然后每份语音样本MFCC后面加上相应地区的口头禅MFCC;最后通过奇异值分解得到该系统的输入数据。该系统的网站主要用于训练数据的储存与修改,采用ASP. NET技术并利用C#、Java Script和T-SQL等编程语言实现。实验结果证明贵州方言辨识系统是高效的,让用户获得极大的方便和客观统一的方言辨识结果。 展开更多
关键词 汉语方言辨识系统 梅尔频率倒谱系数 地区口头禅 奇异值分解 长短期记忆神经网络 ASP.NET C# Matlab
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SCR脱硝模型在植保机辨识系统上的应用——基于粒子群算法 被引量:1
8
作者 夏俊涛 毕小梅 《农机化研究》 北大核心 2022年第12期55-59,共5页
介绍了基于粒子群算法的SCR脱硝模型,并将其应用在植保机的作物辨识和路径规划上,实现了植保机辨识控制系统。测试试验表明:针对复杂的作业环境,植保机可以规划出一条合理的、符合最短路径的航迹,并能成功从起点出发到达终点,且从其移... 介绍了基于粒子群算法的SCR脱硝模型,并将其应用在植保机的作物辨识和路径规划上,实现了植保机辨识控制系统。测试试验表明:针对复杂的作业环境,植保机可以规划出一条合理的、符合最短路径的航迹,并能成功从起点出发到达终点,且从其移动路径长度和拐点来看,航迹优化效果非常明显。由此说明粒子群算法能规划出满足要求的航迹,验证了算法的可靠性和可行性。 展开更多
关键词 植保机 辨识系统 粒子群算法 SCR脱硝模型 路径规划
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一种液压控制辨识系统的开发
9
作者 阚超 孔祥东 +3 位作者 高英杰 何龙 安雅雅 康双琦 《机床与液压》 北大核心 2006年第8期182-184,共3页
介绍了已有在线辨识方法的现状,给出一种应用VC++开发环境,开发出实用的数据采集方法,利用M atlab对系统进行模型阶次和参数辨识,通过VC++调用M atlab提供的引擎将两者合为一体,实现了从数据采集到系统参数辨识的一体化的系统辨识方法,... 介绍了已有在线辨识方法的现状,给出一种应用VC++开发环境,开发出实用的数据采集方法,利用M atlab对系统进行模型阶次和参数辨识,通过VC++调用M atlab提供的引擎将两者合为一体,实现了从数据采集到系统参数辨识的一体化的系统辨识方法,并在实际液压系统中,对本辨识系统进行了验证。 展开更多
关键词 液压系统 数据采集 VC++ 系统辨识
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在IBM-PC机上辨识系统脉冲响应
10
作者 张贵诚 邓瑞杰 《哈尔滨电工学院学报》 CSCD 1992年第1期63-67,共5页
本文论述了用相关辨识法辨识控制系统脉冲响应的理论和方法,并给出了用BASIC语言在IBM-PC机上实现这种方法的实例。这个实例很好地验证了维纳-霍甫方程的正确性和可行性。
关键词 脉冲响应 数学模型 微机 系统辨识 计算机控制
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基于神经网络的桩基桥墩地震响应辨识系统的研究
11
作者 张志勇 朱暸 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 1999年第6期82-85,91,共5页
在原BP神经网络基本算法的基础上,按研究桩基桥墩地震响应的特点,改进了网络的激励函数,开发了适用于桩基桥墩地震响应的神经网络辨识系统.该系统具有较快的收敛速度和较高的预测精度.
关键词 神经网络 桥梁 系统辨识 桩基 桥墩 地震响应
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基于系统辨识和改进多目标粒子群算法的水泥原料配比优化
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作者 秦红斌 陈龙 +1 位作者 唐红涛 张峰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1260-1270,共11页
为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对... 为了得到高品质、低成本的水泥生料,对原料配比优化问题进行了研究。首先,针对原料氧化物含量波动和立磨工况变化的问题,提出了原料氧化物含量等效值的概念,将其作为水泥生料氧化物含量和原料配比之间的关系参数,并利用系统辨识方法对其进行求解;然后,建立了以最小化原料成本和原料配比调整量为目标的原料配比多目标优化模型,将各项生料质量控制指标加入约束条件以保证解的可行性,并提出了改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。实验结果表明,相比于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)和人工配比,采用所提算法优化原料配比,不仅将各项生料质量控制指标较好地控制在目标范围内,还降低了原料成本。 展开更多
关键词 水泥原料配比 原料氧化物含量等效值 系统辨识 改进多目标粒子群优化算法
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基于系统辨识的新能源电力系统惯性常数快速追踪方法
13
作者 张波 张成健 +2 位作者 张经 王磊 李铁成 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期163-170,共8页
针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证... 针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证分析。理论分析和实验结果表明,递推算法辨识精度高、辨识结果稳定、辨识速度快,适用于节点数量庞大、结构复杂的辨识对象,有利于实现新能源电力系统惯性常数的实时监测与快速感知。 展开更多
关键词 新能源 电力系统 惯性常数 系统辨识 量化评估 非递推算法 递推算法
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基于非线性系统辨识的长距离直流输电线路色散补偿及故障定位方法
14
作者 郭宁明 李冰 许勇 《电网技术》 北大核心 2025年第5期2147-2155,I0098,共10页
对于长距离高压直流输电线路,当故障行波到线路两端传输距离相差较大时,传输色散会导致较大行波波峰平滑及偏移,产生了额外的初始行波时刻误差,降低故障定位的精度。针对以上问题,提出一种基于非线性系统辨识的直流线路色散补偿及定位... 对于长距离高压直流输电线路,当故障行波到线路两端传输距离相差较大时,传输色散会导致较大行波波峰平滑及偏移,产生了额外的初始行波时刻误差,降低故障定位的精度。针对以上问题,提出一种基于非线性系统辨识的直流线路色散补偿及定位方法。基于实际故障数据及短路试验数据得到全线路及分段线路响应,利用自适应Volterra滤波器实现对线路传输特性的辨识,以反卷积反演方式恢复信号波形,使得两端信号的波峰非线性偏移趋于一致,实现传输色散的补偿,从而提高直流线路故障定位精度。该文通过仿真及实际数据对该方法进行了验证。 展开更多
关键词 高压直流输电 行波定位 系统辨识 色散补偿
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一种改进平稳小波去噪与扩展卡尔曼系统辨识的动态称量新方法
15
作者 龙保鑫 滕召胜 +2 位作者 孙彪 林海军 刘涛 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第3期41-50,共10页
针对在线检重秤在实际工作环境中受机械振动、被测试样自身冲击及外部随机扰动等多重因素影响,导致称重信号被噪声严重污染、称量精度难以满足要求的问题,故提出了一种基于收缩软阈值的改进平稳小波去噪与扩展卡尔曼系统辨识的动态称量... 针对在线检重秤在实际工作环境中受机械振动、被测试样自身冲击及外部随机扰动等多重因素影响,导致称重信号被噪声严重污染、称量精度难以满足要求的问题,故提出了一种基于收缩软阈值的改进平稳小波去噪与扩展卡尔曼系统辨识的动态称量新方法。首先,根据称重信号与理想信号的先验知识,采用7层平稳小波变换对称重信号进行多尺度分解,接着针对分解后得到的细节系数,将高频噪声占主导的细节系数d_(1,k)~d_(4,k)置0,并设计一种带收缩因子的软阈值函数对同时包含有用信号与干扰噪声成分的细节系数d_(5,k)~d_(7,k)进行处理,然后利用处理后的细节系数与原始近似系数进行平稳小波逆变换重构称重信号,从而有效抑制各种干扰噪声。最后在此基础上,采用扩展卡尔曼算法进行系统辨识,求解检重秤系统的模型参数,并利用所得模型参数计算被测试样的质量。为验证所提算法的有效性,实验采用5种不同质量的被测试样,分别在30、45、60、75和90 m/min这5种速度下进行多次加载测试,并对测试结果进行分析与比较。实验结果表明,所提算法的称量准确度优于时变低通滤波(TVLPF)算法、自适应预滤波与系统辨识(AID)算法以及自适应预滤波与扩展卡尔曼系统辨识(AEKSI)算法,满足国家标准《GB/T 27739—2011自动分检衡器》对ⅩⅢ类检重秤的精度要求。 展开更多
关键词 检重秤 动态称重 收缩软阈值 平稳小波去噪 扩展卡尔曼系统辨识
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磁浮球系统辨识与IMC-PID参数整定方法研究
16
作者 冯悦昕 张鹏辉 +1 位作者 邹晋彬 邓自刚 《振动与冲击》 北大核心 2025年第10期66-75,共10页
磁浮球作为典型的电磁悬浮系统,需要准确的理论模型以进行精密控制,因此提出一种基于修正电磁力公式的系统辨识方法及内模控制-比例积分微分(internal model control-proportional integral derivative,IMC-PID)控制器,有效提高理论模... 磁浮球作为典型的电磁悬浮系统,需要准确的理论模型以进行精密控制,因此提出一种基于修正电磁力公式的系统辨识方法及内模控制-比例积分微分(internal model control-proportional integral derivative,IMC-PID)控制器,有效提高理论模型的精确度与参数整定的效率。首先,分析了电磁力公式的推导过程,建立了电磁仿真模型,对电磁力-悬浮间隙、偏置电流公式进行了修正。其次,通过采集实际电流对正弦目标信号的响应,确定了在相同电磁力下偏置电流与悬浮间隙之间的关系。使用不同质量的钢球进行上述步骤,即可得到不同电磁力下悬浮间隙与偏置电流对应关系。采用修正后的公式进行拟合,得到磁浮球实物的参数具体值。结合动力学方程,并定义平衡点处的悬浮间隙与偏置电流为位移和控制电流,推导出磁浮球系统的位移、电流刚度及精确传递函数。最后,基于内模控制理论设计IMC-PID控制器,通过单个参数计算出PID全部参数,并进行了控制仿真与试验验证。试验结果表明,系统辨识得到的理论模型与实物系统的响应高度吻合,验证了系统辨识结果的准确性,IMC-PID控制器也大大提高了参数整定效率。 展开更多
关键词 磁浮球 电磁力公式 系统辨识 内模控制
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基于粒子群优化和卷积神经网络的电力系统运行状态辨识 被引量:8
17
作者 杨晶 赵津蔓 +3 位作者 孟润泉 张东霞 李柏堉 武宇翔 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期315-324,共10页
随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm ... 随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm optimization and convolutional neural network,PSO-CNN)的高精度电力系统实时运行状态辨识方法。首先,该方法同时考虑电力系统安全域与稳定域下的暂态问题,适用于暂态稳定故障前、故障中及故障后多场景的电力系统运行状态辨识。其次,为确保样本数据中新能源机组出力方式的全面性,采用拉丁超立方抽样方法对精细化仿真数据采样,考虑到实际电力系统中存在状态类别极端不平衡问题,引入PSO算法调节模型不同类别损失函数权重以提高模型对极端不均衡样本的辨识效果。最后,分别在IEEE39节点系统及某省级电网系统中对所提方法进行评估,实验结果证明了所提状态辨识方法的有效性及鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统运行状态辨识 粒子群优化算法 深度学习
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基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究 被引量:1
18
作者 郭迎庆 朱文 +3 位作者 刘少帅 李世东 景兴建 徐赵东 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期37-47,共11页
针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源... 针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8%。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6%。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。 展开更多
关键词 电动式振动台 自适应迭代学习 NARX神经网络 系统辨识
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基于IESPSO的舵机倾转矢量动力系统建模与参数辨识
19
作者 沈跃 王佳俊 +2 位作者 储金城 刘铭晖 刘慧 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期278-287,共10页
针对在旋翼动态时产生的外力矩影响下,倾转矢量动力系统中的舵机系统模型辨识精度低、实际响应难以估计的问题,本文将舵机外力矩作为扰动噪声纳入辨识环节,构建系统模型,并提出了一种基于改进生态系统粒子群优化(IESPSO)的倾转旋翼舵机... 针对在旋翼动态时产生的外力矩影响下,倾转矢量动力系统中的舵机系统模型辨识精度低、实际响应难以估计的问题,本文将舵机外力矩作为扰动噪声纳入辨识环节,构建系统模型,并提出了一种基于改进生态系统粒子群优化(IESPSO)的倾转旋翼舵机系统参数辨识方法。为确保试验稳定安全进行,本文设计了倾转矢量动力系统辨识平台,进行参数辨识试验。试验结果表明,在旋翼动态时产生的外力矩噪声影响下,IESPSO相对于粒子群优化法、生态系统粒子群优化法与递推最小二乘法,均方根误差降低了1.46%,1.79%与56.37%,辨识精度有明显提升,并具备更快的寻优收敛速度。在修改搜索空间后,IESPSO仍具有较高的寻优精度,避免了在宽搜索空间下无法快速搜索至较优可行解的问题。 展开更多
关键词 系统辨识 生态系统粒子群 舵机系统模型 倾转矢量动力系统
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非对称偏斜噪声条件下一种鲁棒概率系统辨识算法研究
20
作者 刘鑫 陈强 +1 位作者 王兰豪 代伟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2022-2035,共14页
在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Gen... 在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Generalized hyperbolic skew student's t,GHSkewt)分布,并在非对称偏斜噪声条件下,提出一种线性系统鲁棒辨识算法.首先,对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述,数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例;其次,引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解,以方便算法的推导和实现;最后,在期望最大化(Expectation-maximization,EM)算法下,重构具有隐含变量系统的代价函数,通过迭代优化的方式,不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布,实现噪声参数和模型参数的联合估计. 展开更多
关键词 鲁棒系统辨识 非对称偏斜噪声 广义双曲倾斜学生氏t 分布 期望最大化算法
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