大系统的递阶辨识
大系统的特点是维数高、待估计的参数数目多,使得辨识方法的计算量和存储量急剧增加,以致常规辨识算法难以实现.为了减少大系统辨识的计算量,提出了计算量较小的递阶辨识算法,并用鞅超收敛定理证明了它的收敛性.结果说明该算法可以给出大系统参数的一致估计.
大系统、辨识、参数估计、递阶辨识
25
TP3(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目
2004-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
647-654
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大系统、辨识、参数估计、递阶辨识
25
TP3(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目
2004-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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