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辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统被引量：4: 1; 作者丁锋陈慧波《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期97-115,共19页; 针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提... 展开更多; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离模型分解辅助模型辨识思想递阶辨识原理输入非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统被引量：3: 2; 作者丁锋毛亚文《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期193-214,共22页; 输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于... 展开更多; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离滤波技术模型分解辅助模型辨识思想递阶辨识原理输入非线性系统输出非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法被引量：9: 3; 作者丁锋毛亚文《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期1-23,共23页; 典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控... 展开更多; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离原理数据滤波技术模型分解辅助模型辨识思想多新息辨识理论递阶辨识原理耦合辨识概念输入非线性系统输出非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法被引量：6: 4; 作者丁锋陈慧波《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期97-124,共28页; 针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原... 展开更多; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离原理模型分解辅助模型辨识思想多新息辨识理论递阶辨识原理耦合辨识概念输入非线性系统输出非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统被引量：4: 1; 作者丁锋陈慧波; 机构江南大学物联网工程学院江南大学控制科学与工程研究中心江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室; 出处《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期97-115,共19页; 基金国家自然科学基金(61273194) 江苏省自然科学基金(BK2012549) 高等学校学科创新引智"111计划"(B12018); 文摘针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题.; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离模型分解辅助模型辨识思想递阶辨识原理输入非线性系统; Keywords parameter estimation recursive identification gradient search least squares over-parameterization model key term separation model decomposition auxiliary model identification ideal hierarchical identification principle input nonlinear system; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统被引量：3: 2; 作者丁锋毛亚文; 机构江南大学物联网工程学院江南大学控制科学与工程研究中心江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室; 出处《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期193-214,共22页; 基金国家自然科学基金(61273194) 江苏省自然科学基金(BK2012549) 高等学校学科创新引智"111计划"(B12018); 文摘输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离滤波技术模型分解辅助模型辨识思想递阶辨识原理输入非线性系统输出非线性系统; Keywords parameter estimation recursive identification gradient search least squares over-parameterization model key term separation filtering technique model decomposition auxiliary model identification ideal hierarchical identification principle input nonlinear system output nonlinear system; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法被引量：9: 3; 作者丁锋毛亚文; 机构江南大学物联网工程学院江南大学控制科学与工程研究中心江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室; 出处《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期1-23,共23页; 基金国家自然科学基金(61273194) 江苏省自然科学基金(BK2012549) 高等学校学科创新引智"111计划"(B12018); 文摘典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离原理数据滤波技术模型分解辅助模型辨识思想多新息辨识理论递阶辨识原理耦合辨识概念输入非线性系统输出非线性系统; Keywords parameter estimation recursive identification gradient search least squares over-parameterization model key term separation principle data filtering technique model decomposition etchnique auxiliary model iden-tification ideal multi-innovation identification theory hierarchical identification principle coupling identification concept input nonlinear system output nonlinear system; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法被引量：6: 4; 作者丁锋陈慧波; 机构江南大学物联网工程学院江南大学控制科学与工程研究中心江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室; 出处《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期97-124,共28页; 基金国家自然科学基金(61273194) 江苏省自然科学基金(BK2012549) 高等学校学科创新引智"111计划"(B12018); 文摘针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.; 关键词参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘过参数化模型关键项分离原理模型分解辅助模型辨识思想多新息辨识理论递阶辨识原理耦合辨识概念输入非线性系统输出非线性系统; Keywords parameter estimation recursive identification gradient search least squares over-parameterizationmodel key term separation principle model decomposition technique auxiliary model identification ideal multi-in-novation identification theory hierarchical identification principle coupling identification concept input nonlinear system output nonlinear system; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统	丁锋陈慧波	《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统	丁锋毛亚文	《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法	丁锋毛亚文	《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS	2015	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法	丁锋陈慧波	《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS	2015	6	在线阅读下载PDF 职称材料