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输出误差滑动平均系统的递阶增广随机梯度算法

论文摘要

提出了一种输出误差滑动平均(OEMA)系统的两阶段增广随机梯度算法。利用辅助模型思想处理未知变量,并用随机梯度法识别系统模型参数。应用分解的技术将OEMA系统分解为两个低维数的子系统,并分别识别每个子系统。由于子系统中协方差矩阵的维数降低,因此减少了计算量,从而提高了算法的计算效率。仿真结果表明该算法是有效的。

论文目录

  • 1 系统描述
  • 2 两阶段增广随机梯度算法
  • 3 仿真
  • 4 结 语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 姜晓坤,籍艳,万立娟

    关键词: 辅助模型,随机梯度,参数估计,分层识别,计算量

    来源: 青岛科技大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学

    专业: 非线性科学与系统科学

    单位: 青岛科技大学自动化与电子工程学院,青岛科技大学数理学院

    基金: 山东省自然科学基金项目(ZR201702170236)

    分类号: N945.14

    DOI: 10.16351/j.1672-6987.2019.06.015

    页码: 106-110

    总页数: 5

    文件大小: 194K

    下载量: 30

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/4d7bc64dbf310de9066f9c3f.html