分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法 被引量：3

1

作者 李大字 范伟光 +1 位作者 高彦臣 靳其兵 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第4期404-408,共5页

针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情... 针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 分数阶系统 频域辨识 迭代最小二乘算法

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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法 被引量：5

2

作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期107-109,144,共4页

标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(I... 标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。 展开更多

关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进递推最小二乘算法

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基于改进PSO算法的高增益DC/DC变换器小信号模型辨识

3

作者 陈佳 郭玉祥 +2 位作者 刘红霞 王佳豪 宋久旭 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第4期393-402,共10页

高增益DC/DC变换器在新能源发电和直流微网中具有良好的应用前景,而良好的动态特性是其应用的基础。与传统开关变换器相比,高增益变换器建模存在计算量大和模型阶数高等难题。本文基于系统辨识的高增益变换器系统建模新方法,在分析三绕... 高增益DC/DC变换器在新能源发电和直流微网中具有良好的应用前景,而良好的动态特性是其应用的基础。与传统开关变换器相比,高增益变换器建模存在计算量大和模型阶数高等难题。本文基于系统辨识的高增益变换器系统建模新方法,在分析三绕组Boost‒Forward变换器工作原理基础上,采用状态空间法建立变换器的小信号模型,并对建立模型正确性进行仿真验证。重点分析了状态空间法建模误差的来源,使用最小二乘法初步提取变换器的小信号模型,系统模型精确度为91.43%;进而使用改进粒子群(PSO)算法精确提取小信号模型,系统模型辨识精确度为94.62%。数值实验结果证明了本文辨识方法的正确性。该结果对复杂变换器的建模和控制回路设计有较高参考价值。 展开更多

关键词 高增益DC/DC变换器 频域辨识 最小二乘法 改进粒子群算法

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一种基于积分最小二乘指标的时滞过程频域辨识算法

4

作者 王学雷 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期539-542,共4页

将积分最小二乘指标拓展到时滞过程情形 ,提出了一种新的频域辨识方法 .该方法通过引入 Pade近似 ,在保留积分最小二乘指标的同时 ,采用最小二乘类算法高效求解 .给出了一个描述Pade近似与模型误差之间的关系式 ,有助于了解 Pade近似对... 将积分最小二乘指标拓展到时滞过程情形 ,提出了一种新的频域辨识方法 .该方法通过引入 Pade近似 ,在保留积分最小二乘指标的同时 ,采用最小二乘类算法高效求解 .给出了一个描述Pade近似与模型误差之间的关系式 ,有助于了解 Pade近似对辨识结果的影响 ,方便控制系统的分析与设计 .对一个大时滞过程仿真取得了满意的结果 。 展开更多

关键词 积分最小二乘指标 时滞过程 频域辨识算法 控制系统

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基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识 被引量：6

5

作者 王志强 李立君 +3 位作者 黄雁 左青松 钱承 粟键鑫 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期202-207,共6页

针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差... 针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差为1.1%,具有较高的辨识精度;火灾信号辨识性能指标即O2质量分数减少值权重γ1、H2质量分数权重γ2、烟气质量分数权重γ3、温度权重γ4和CO质量分数权重γ5满足:γ3>γ4>γ5>γ1>γ2。 展开更多

关键词 混沌量子遗传算法 模糊最小二乘支持向量机 火灾辨识

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最小二乘辨识算法中伪随机码最大长度N_p的选择

6

作者 钱新恩 《湖北汽车工业学院学报》 1990年第1期55-60,共6页

本文论证了最小二乘辨识算法中伪随机码最大长度H_p的选择下限。解决这个问题对指导辨识和参数估计工作很有意义。仿真结果进一步说明本文给出的结论的正确性。

关键词 伪随机码 最小二乘算法 系统辨识

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基于最小二乘算法修正接触网电弧沿边放电参数的研究

7

作者 欧志新 邓春兰 +1 位作者 李继侠 高文科 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期71-75,共5页

弓网系统的安全运行可为电力机车提供稳定的电流供应。高速动态运行的接触网伴随着电弧放电现象,易使暂态过电流侵入输电线路,从而造成供电故障。首先,分析接触网动态运行的预估模型和参数变化特征;其次,利用最小二乘算法对模型参数进... 弓网系统的安全运行可为电力机车提供稳定的电流供应。高速动态运行的接触网伴随着电弧放电现象,易使暂态过电流侵入输电线路,从而造成供电故障。首先,分析接触网动态运行的预估模型和参数变化特征;其次,利用最小二乘算法对模型参数进行辨识,提出电弧沿边放电防护与参数修正方案;最后,应用Matlab软件对弓网动态模型参数进行拟合修正。仿真实验结果表明,采用最小二乘算法在线修正误差可获得最优解,并与设定值保持良好的线性关系。 展开更多

关键词 最小二乘算法 弓网系统 沿边放电 模型辨识与修正 MATLAB仿真

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步进电机驱动系统的最小二乘辨识模型

8

作者 张华红 《农机化研究》 北大核心 2005年第2期75-76,共2页

只有知道系统的数学模型,才能对系统进行分析,改善系统的性能,预测系统的运动,进而对系统实施最佳速度控制。为此,以实际步进电机为研究对象,建立了基于最小二乘辨识算法的步进电机驱动系统数学模型。所建模型为步进电机的速度控制提供... 只有知道系统的数学模型,才能对系统进行分析,改善系统的性能,预测系统的运动,进而对系统实施最佳速度控制。为此,以实际步进电机为研究对象,建立了基于最小二乘辨识算法的步进电机驱动系统数学模型。所建模型为步进电机的速度控制提供了理论依据。 展开更多

关键词 动系 最小二乘辨识 系统实施 算法 才能 模型 理论依据 改善 实际 研究对象

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基于ASNLS算法的智能浮标浮潜模型参数辨识

9

作者 钟一鸣 于曹阳 +2 位作者 曹军军 姚宝恒 连琏 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期13-20,共8页

[目的]针对智能浮标大深度浮潜模型难以精确量化的问题,提出一种抗数据饱和及测量噪声的最小二乘算法(ASNLS),以实现浮潜多参数识别及深度预测。[方法]首先,在智能浮标浮潜运动灰箱模型中引入其执行机构的非线性动作特性以契合实际模型... [目的]针对智能浮标大深度浮潜模型难以精确量化的问题,提出一种抗数据饱和及测量噪声的最小二乘算法(ASNLS),以实现浮潜多参数识别及深度预测。[方法]首先,在智能浮标浮潜运动灰箱模型中引入其执行机构的非线性动作特性以契合实际模型,并将连续型浮潜运动方程转化为离散模式以匹配实际离散的数据采样方式;然后,将离散型运动方程构造为基于相关函数的表达形式,以减弱噪声对参数辨识的影响;最后,通过调整协方差矩阵的取值,实现该浮潜参数辨识算法的抗数据饱和功能。[结果]基于2021年智能浮标在南海的大深度试验数据,开展了浮潜运动模型参数辨识及深度预测,验证结果表明:相较于传统的最小二乘算法及支持向量机算法,ASNLS算法的收敛速度更快(较最小二乘算法提高了31.8%)、深度预测误差更小(不同深度下的平均绝对百分比误差均小于9%)。[结论]ASNLS算法可为智能浮标的深度控制和预报提供有效的浮潜模型支撑。 展开更多

关键词 智能浮标 参数辨识 抗数据饱和及测量噪声的最小二乘算法 运动预测 数据饱和

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适用于飞机舵面损伤情况下的一种在线辨识算法研究 被引量：7

10

作者 苏浩秦 宋述杰 邓建华 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期316-320,共5页

空中飞行时若舵面出现损伤情况,将会严重影响飞机机动性能,控制律若能在线适应故障,实现对故障状态重新建模,就可极大提高飞机的生存性和可靠性。限制最小二乘算法能够在线辨识出飞机舵面的故障参数变化,可以克服由于噪声和弱信号输入... 空中飞行时若舵面出现损伤情况,将会严重影响飞机机动性能,控制律若能在线适应故障,实现对故障状态重新建模,就可极大提高飞机的生存性和可靠性。限制最小二乘算法能够在线辨识出飞机舵面的故障参数变化,可以克服由于噪声和弱信号输入带来辨识不准确的问题。文中用某机型飞行数据对该算法作了仿真验证,说明该算法的有界性、稳定性和收敛性等性能特点是适用于飞机舵面损伤情况下的在线辨识。 展开更多

关键词 限制最小二乘辨识算法 舵面损伤 有界性 稳定性 收敛性

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基于WLS-ABC算法的工业机器人参数辨识 被引量：10

11

作者 丁力 吴洪涛 +3 位作者 姚裕 李耀 谢本华 陈柏 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期90-95,共6页

针对工业机器人在不带负载时的动力学参数辨识问题,提出了一种基于加权最小二乘法与人工蜂群算法(WLS-ABC)的辨识算法.首先计及关节摩擦特性,推导出机器人动力学模型的线性形式;接着设计五阶傅里叶级数作为激励轨迹,采集辨识实验数据;... 针对工业机器人在不带负载时的动力学参数辨识问题,提出了一种基于加权最小二乘法与人工蜂群算法(WLS-ABC)的辨识算法.首先计及关节摩擦特性,推导出机器人动力学模型的线性形式;接着设计五阶傅里叶级数作为激励轨迹,采集辨识实验数据;然后根据文中辨识算法,采用加权最小二乘法得到待辨识参数初始解,并以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制找到全局最优参数;最后对得到的模型进行验证与分析.实验结果表明,通过文中辨识算法得到的预测力矩与测量力矩有较高的匹配度,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性. 展开更多

关键词 工业机器人 参数辨识 加权最小二乘法 人工蜂群算法

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基于Sigmoid二次型隶属度函数的改进LMS算法 被引量：9

12

作者 徐洋 徐松涛 +3 位作者 马健 杨永建 肖冰松 向建军 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期3470-3476,共7页

基于Sigmoid函数变步长最小均方(LMS)算法优点是计算量小、收敛速度快且对时变系统的跟踪性能好,但存在些许不足之处,如当误差信号较小时,步长因子变化过快,对于未知系统辨识速度较慢且可控参量过少。为克服上述缺点,更优化该算法性能,... 基于Sigmoid函数变步长最小均方(LMS)算法优点是计算量小、收敛速度快且对时变系统的跟踪性能好,但存在些许不足之处,如当误差信号较小时,步长因子变化过快,对于未知系统辨识速度较慢且可控参量过少。为克服上述缺点,更优化该算法性能,通过建立Sigmoid二次型函数,提出一种新的变步长LMS算法,在收敛过程中动态渐进调整步长大小,在获得较小的稳态误差同时,能够更快达到收敛。研究结果表明:改进算法收敛速度要比其他基于S函数改进算法的快;对时变系统跟踪的性能要优于归一化类的LMS算法。本文算法可在增加少量计算量的前提下,较好地克服误差信号与步长因子之间的矛盾,加快收敛速度,并引入新的可控变量,使调控更加灵活。 展开更多

关键词 Sigmoid二次型函数 最小均方算法 步长因子 系统跟踪 系统辨识

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基于气动参数辨识的弹道风速估计算法设计 被引量：3

13

作者 张衍儒 肖练刚 +2 位作者 张继生 田丰 陈昌 《航天控制》 CSCD 北大核心 2014年第2期29-34,共6页

首先介绍低空风分布,确定风速估算范围。然后,以射程预测为主要研究目标,通过弹上传感器信息分析飞行过程中的实时气动阻力,对比在无风条件下的气动阻力理论值,采用气动参数辨识算法实时估算纵向风的近似风速,从而提高射程预测的精度。... 首先介绍低空风分布,确定风速估算范围。然后,以射程预测为主要研究目标,通过弹上传感器信息分析飞行过程中的实时气动阻力,对比在无风条件下的气动阻力理论值,采用气动参数辨识算法实时估算纵向风的近似风速,从而提高射程预测的精度。估算过程中,采用最小二乘算法计算不同风速下的气动阻力系数常值项,利用迭代算法求取气动阻力系数常值项为理论值时所对应的设定纵向风,即实际纵向风的近似值。最后通过仿真试验给出了估算算法的分析结果,该算法可以实时估算风速用于射程预测,并具有运算速度快,计算负荷小等优点,适合于工程实际应用。 展开更多

关键词 制导弹药 气动参数辨识 最小二乘算法 风速估计

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两阶段闭环辨识算法仿真 被引量：4

14

作者 曹江涛 李平 郭丹 《石油化工高等学校学报》 CAS 2003年第3期70-74,共5页

　在闭环条件下,系统控制输入信号通过反馈环节与不可测噪声相关,故用开环辨识算法处理闭环数据时所得参数估计常常是有偏的。为克服参数估计的有偏性,采用了基于开环转换的两阶段闭环辨识算法,并分析了中间辨识模型与最终辨识结果的关... 　在闭环条件下,系统控制输入信号通过反馈环节与不可测噪声相关,故用开环辨识算法处理闭环数据时所得参数估计常常是有偏的。为克服参数估计的有偏性,采用了基于开环转换的两阶段闭环辨识算法,并分析了中间辨识模型与最终辨识结果的关系。在此基础上,得到了中间辨识模型的选择依据,即在相同运算量下,选用ARX模型比选用FIR模型所得辨识结果更好。进行了仿真试验,从仿真结果可以看出,采用两阶段闭环辨识处理闭环数据能得到满意的辨识结果。 展开更多

关键词 闭环辨识 开环转换 一致估计 最小二乘法 算法 仿真 工业应用

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一种新型的非平稳随机系统参数辨识算法 被引量：2

15

作者 戴华平 董嘉文 钱积新 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期68-72,共5页

本文针对带输入端慢时变干扰非平稳动态系统，基于理论推导提出新型的两步最小二乘算法（ＴＳ－ＬＳ），并对算法性质进行了详细的理论分析。数值仿真结果表明该算法的有效性和算法的一些重要性质。

关键词 通信 最小二乘算法 非平稳随机系统 系统辨识

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自适应粒子群算法在AUV水动力参数辨识中的应用 被引量：7

16

作者 周怡 王俊雄 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第21期90-95,共6页

以自主式水下航行器(AUV)的水动力参数辨识为背景,对其辨识方法进行研究。针对现阶段一些辨识方法中存在的辨识方程未采用AUV六自由度运动方程、需要数据消噪、对数据初值具有敏感性的问题,以及考虑AUV水动力参数多、参数之间耦合度高... 以自主式水下航行器(AUV)的水动力参数辨识为背景,对其辨识方法进行研究。针对现阶段一些辨识方法中存在的辨识方程未采用AUV六自由度运动方程、需要数据消噪、对数据初值具有敏感性的问题,以及考虑AUV水动力参数多、参数之间耦合度高的特点,提出基于最小二乘准则和自适应粒子群优化算法的AUV水动力参数辨识方法,并利用仿真对该方法进行检验。仿真结果表明,该方法具有较好的可行性和鲁棒性,并同粒子群优化算法相比具有更好的稳定性和快速性。 展开更多

关键词 自主式水下航行器 参数辨识 自适应粒子群算法 最小二乘准则 仿真

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基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究 被引量：1

17

作者 郭海龙 张永栋 张胜宾 《车用发动机》 北大核心 2017年第2期62-66,71,共6页

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模... 针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 混合动力汽车 最小二乘法 粒子群算法 小波滤波 辨识

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基于QR分解的启发式自适应最优界椭圆辨识算法

18

作者 莫建林 许晓鸣 +1 位作者 张卫东 杨煜普 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期1683-1686,共4页

借助于基于 QR分解的加权递推最小二乘算法结构 ,提出了一种启发式自适应最优界椭圆(Optimal Bounded Ellipsoid,OBE)辨识算法 .采用了集元方法中的 OBE辨识思想 ,使算法具有识别冗余数据的功能 ;同时具有比随机方法更佳的“局部”数据... 借助于基于 QR分解的加权递推最小二乘算法结构 ,提出了一种启发式自适应最优界椭圆(Optimal Bounded Ellipsoid,OBE)辨识算法 .采用了集元方法中的 OBE辨识思想 ,使算法具有识别冗余数据的功能 ;同时具有比随机方法更佳的“局部”数据信息利用效果 .利用指示时变系统参数变化的监测因子 。 展开更多

关键词 QR分解 Givens Rotation正交变换 加权递推最小二乘 集元辨识 最优界椭圆算法

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非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法 被引量：1

19

作者 贾杰 范奎伟 《南昌航空大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第2期24-31,共8页

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再... 输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。 展开更多

关键词 非线性输出误差模型 有色噪声 两阶段最小二乘算法 辅助模型 递推辨识

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大尺寸电磁振镜的RDLS-DE算法辨识 被引量：2

20

作者 张暾 孟立新 +3 位作者 张立中 白杨杨 张凯强 范涛 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第2期7-14,共8页

针对大尺寸电磁振镜系统,提出“递推阻尼最小二乘—差分进化”算法进行系统辨识。首先通过递推阻尼最小二乘法对该系统进行初步模型辨识后,得到相对准确的种群范围,在此辨识基础上选择小范围的种群作为差分进化算法的初始化种群,经过反... 针对大尺寸电磁振镜系统,提出“递推阻尼最小二乘—差分进化”算法进行系统辨识。首先通过递推阻尼最小二乘法对该系统进行初步模型辨识后,得到相对准确的种群范围,在此辨识基础上选择小范围的种群作为差分进化算法的初始化种群,经过反复变异、交叉和选择,最终辨识出待辨识参数的最优值。通过对该方法进行仿真辨识和实验验证,结果表明,在收敛速度基本不变的情况下,辨识结果波动更加平稳,辨识精度进一步提高。证明优化后的种群范围,可在其他参数不变的情况下,辨识精度相对于传统的差分进化算法的可提高1×10^(5)。实验结果表明,该算法的辨识结果精确,在振镜伺服控制领域有一定价值。 展开更多

关键词 激光通信 模型辨识 递推阻尼最小二乘法 差分进化算法 大尺寸电磁振镜系统

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