10.16351/j.1672-6987.2019.06.015
输出误差滑动平均系统的递阶增广随机梯度算法
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.
辅助模型、随机梯度、参数估计、分层识别、计算量
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TP273(自动化技术及设备)
山东省自然科学基金项目ZR201702170236
2019-12-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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