检索结果-内蒙古大学图书馆

复杂系统与复杂性科学 2020年第1期17卷 81-86页

作者：韩博刘佳耿金花段法兵青岛大学复杂性科学研究所山东青岛266071

实际应用中信号和噪声的统计知识经常是未知的,为探究未知噪声环境中加权随机汇池网络模型的信号参数估计性能,本文研究了加权随机汇池网络中信号估计的递归最小二乘自适应递推算法,分析了该模型下算法的收敛性、均方误差、学习曲线等... 详细信息

实际应用中信号和噪声的统计知识经常是未知的,为探究未知噪声环境中加权随机汇池网络模型的信号参数估计性能,本文研究了加权随机汇池网络中信号估计的递归最小二乘自适应递推算法,分析了该模型下算法的收敛性、均方误差、学习曲线等统计特征。在非平稳输入信号下,引入遗忘因子,探究了算法有效跟踪信号变化的能力。实验结果验证了关于算法收敛性与均方误差性能的理论分析,同时还证实了自适应过程中的超阈值随机共振现象。本文研究结果对于加权随机汇池网络的实际应用具有理论指导义。

关键词：随机汇池网络递归最小二乘算法收敛性均方误差非平稳信号

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鲁棒的扩散式递归最小二乘算法的研究

鲁棒的扩散式递归最小二乘算法的研究

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作者：曹佳琪西南交通大学

学位级别：硕士

分布式网络逐渐成为未来数据、通信、控制网络的支柱，在分布式网络的信息采集和传输过程中，对传输信号中所包含的感兴趣的信息进行估计，是分布式网络信息处理技术的重要内容。分布式估计的目标主要是通过交换和合并来自相邻节点的信... 详细信息

分布式网络逐渐成为未来数据、通信、控制网络的支柱，在分布式网络的信息采集和传输过程中，对传输信号中所包含的感兴趣的信息进行估计，是分布式网络信息处理技术的重要内容。分布式估计的目标主要是通过交换和合并来自相邻节点的信息来估计未知的目标参数，因此可采用自适应算法作为分布式算法，并利用多种分布式策略进行参数协同估计。在实际环境中，由于无线传输介质更易于被干扰和攻击，因此在实际中用于传感和通信的无线传感器网络可能不总是安全的。攻击者可能会对传感器或通信链路发出干扰攻击，这些攻击可能会导致传感器从相邻传感器那接收到的信息出现偏差，导致对整个网络的估计不准确。本文研究了在恶意干扰攻击下仍能保持良好性能的鲁棒的扩散式递归最小二乘算法。　　本文针对具有快速收敛特点的递归最小二乘算法提出了鲁棒的扩散式递归最小二乘算法(Robust diffusion recursive least square algorithm, R-dRLS)。该算法首先使用不会传递误差的非合作算法以提供可靠的参考估计并构造阈值，再用分布式算法根据检测到的可信的网络拓扑重组各个节点的信息。本文还推导出阈值的自适应选择公式，并在均值和均方意义上对该算法进行了收敛性分析。通过仿真验证了所提出的算法在持续和时变干扰攻击下的鲁棒性。　　针对当识别系统是稀疏信号时、当有脉冲干扰时，R-dRLS算法会出现收敛速度变慢，稳态失调变高，甚至会不收敛的问题。针对这些问题在R-dRLS算法上进行了改进，分别提出了鲁棒的扩散式稀疏递归最小二乘算法(Robust diffusion sparse recursive least squares algorithm, R-dSRLS)和改进的鲁棒的扩散式递归最小二乘算法(Improved robust diffusion recursive least square algorithm, IR-dRLS)。在鲁棒的扩散式稀疏递归最小二乘算法的更新方程中加入由输入自协方差矩阵的逆的估计值控制的某些零吸引项，从而帮助系数的收缩。改进的鲁棒的扩散式递归最小二乘算法在每个节点k上，以平方范数为时变约束，再使指数加权的最小二乘成本函数最小化。然后使用邻居节点的信息计算约束，以进一步提升鲁棒性。　　理论分析和大量的仿真实验结果显示，本文的三种新算法都可以在干扰攻击下保持良好的收敛特性和鲁棒性。R-dSRLS算法能够利用稀疏信号的稀疏性提高对于稀疏系统的估计性能。IR-dRLS算法能够很好的克服脉冲干扰给收敛效果带来的影响。

关键词：递归最小二乘算法干扰攻击鲁棒性分布式估计稀疏系统脉冲干扰

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基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法

基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法

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作者：赵广社杨朝旭荣海军鲍容憬高雷涛 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法，通过离线辨识器与在线控制器两部分组成反馈调节系统进行自适应调节；离线辨识器：在飞行器实际模型输入和输出数据的基础上，利用核递归最小二乘算法离线辨识一个与所测系统等价的... 详细信息

标准号: CN106980262B

基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法，通过离线辨识器与在线控制器两部分组成反馈调节系统进行自适应调节；离线辨识器：在飞行器实际模型输入和输出数据的基础上，利用核递归最小二乘算法离线辨识一个与所测系统等价的模型；在线控制器：在精确辨识飞行器实际模型的基础上，根据系统输入和输出数据，利用改进核递归最小二乘算法在线调整控制器的输出量，实现自适应鲁棒控制；改进核递归最小二乘算法基于特征值提取，分别根据主成分分析以及奇异值分解进行核矩阵的正交分解，实现样本核函数的压缩与降维，去除核函数中一些不相关的冗余数据信息，具有较好的控制精度以及较低的运算负担。

关键词：递归最小二乘算法离线辨识飞行器在线控制器实际模型输出数据核函数自适应鲁棒控制反馈调节系统奇异值分解特征值提取主成分分析自适应调节鲁棒控制冗余数据系统等价系统输入运算负担在线调整正交分解控制器核矩阵输出量自适应辨识降维去除样本改进压缩

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基于可变遗忘因子递归最小二乘算法的电网阻抗在线辨识方法及装置

基于可变遗忘因子递归最小二乘算法的电网阻抗在线辨识方法及装置

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作者：杨志淳沈煜秦亮刘钊汛杨帆闵怀东邓欣兰王江王二威杨诗琦刘开培胡伟宿磊雷杨 430077 湖北省武汉市洪山区徐东大街227号

本发明提供一种基于可变遗忘因子递归最小二乘算法的电网阻抗在线辨识方法及装置，通过新能源并网逆变器接入交直流配电网的并网点的等效电路模型构建电网阻抗参数误差模型，采集新能源并网逆变器并网点的电压和电流参数，基于可变遗忘... 详细信息

标准号: CN115343570A

本发明提供一种基于可变遗忘因子递归最小二乘算法的电网阻抗在线辨识方法及装置，通过新能源并网逆变器接入交直流配电网的并网点的等效电路模型构建电网阻抗参数误差模型，采集新能源并网逆变器并网点的电压和电流参数，基于可变遗忘因子递归最小二乘估计的参数辨识方法，对电网等效电路模型的相关参数进行在线辨识。本发明考虑并网点的电压和电流参数的变化情况对递归最小二乘算法的遗忘因子进行自适应调整，然后通过递归最小二乘算法对电网等效阻抗进行在线辨识，避免了传统的电网阻抗辨识方法向电网中人为注入特征次谐波的缺点，解决了复杂工况下的参数辨识问题，有效提高了辨识精度和鲁棒性。

关键词：递归最小二乘算法电网阻抗遗忘因子在线辨识并网点等效电路模型并网逆变器参数辨识电流参数可变辨识新能源最小二乘估计配电网自适应调整电网参数误差电网等效复杂工况相关参数传统的次谐波交直流鲁棒性递归构建阻抗采集

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基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法

基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法

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作者：赵广社杨朝旭荣海军鲍容憬高雷涛 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

标准号: CN106980262A

关键词：递归最小二乘算法离线辨识飞行器在线控制器实际模型输出数据核函数自适应鲁棒控制反馈调节系统奇异值分解特征值提取主成分分析自适应调节鲁棒控制冗余数据系统等价系统输入运算负担在线调整正交分解控制器核矩阵输出量自适应辨识降维去除样本改进压缩递归最小二乘算法飞行器控制系统控制器输出鲁棒控制控制器自适应辨识飞行器式中改进输出

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基于改进ELM的递归最小二乘时序差分强化学习算法及其应用

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化工学报 2017年第3期68卷 916-924页

作者：徐圆黄兵明贺彦林北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对值函数逼近算法对精度及计算时间等要求,提出了一种基于改进极限学习机的递归最小二乘时序差分强化学习算法。首先,将递推方法引入到最小二乘时序差分强化学习算法中消去最小二乘中的矩阵求逆过程,形成递推最小二乘时序差分强化学... 详细信息

针对值函数逼近算法对精度及计算时间等要求,提出了一种基于改进极限学习机的递归最小二乘时序差分强化学习算法。首先,将递推方法引入到最小二乘时序差分强化学习算法中消去最小二乘中的矩阵求逆过程,形成递推最小二乘时序差分强化学习算法,减少算法的复杂度及其计算量。其次,考虑到LSTD(0)算法收敛速度慢,加入资格迹增加样本利用率提高收敛速度的算法,形成LSTD(λ)算法,以保证在经历过相同数量的轨迹后能收敛于真实值。同时,考虑到大部分强化学习问题的值函数是单调的,而传统ELM方法通常运用具有双侧抑制特性的Sigmoid激活函数,增大了计算成本,提出采用具有单侧抑制特性的Softplus激活函数代替传统Sigmoid函数,以减少计算量提高运算速度,使得该算法在提高精度的同时提高了计算速度。通过与传统基于径向基函数的最小二乘强化学习算法和基于极限学习机的最小二乘TD算法在广义Hop-world问题的对比实验,比较结果证明了所提出算法在满足精度的条件下有效提高了计算速度,甚至某些条件下精度比其他两种算法更高。

关键词：强化学习激活函数递归最小二乘算法函数逼近广义Hop-world问题

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基于变分模态分解和优化递归最小二乘的自适应波束成形算法

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信息与控制 2020年第6期49卷 722-727,734页

作者：李波陈百菊西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710100

针对递归最小二乘(recursive least square,RLS)算法中存在的权值收敛较慢、零陷较浅等问题,提出了一种优化的RLS(optimized recursive least square,ORLS)波束成形方法.通过将线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance,LCMV)算法中的线性约束部分加入到RLS算法中,解决了RLS算法中权值收敛速度较慢等问题.针对RLS算法在信噪比较低,遗忘因子较小的情况下,对噪声比较敏感且收敛误差较大的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和ORLS的自适应波束成形算法.首先,该算法采用VMD对阵列接收信号进行降噪;然后,再利用ORLS算法进行波束成形.仿真结果表明,与传统的RLS算法相比,该算法具有较小的均方误差和较快的收敛速度,并且有更深的零陷,抑制干扰的能力更强.

关键词：递归最小二乘算法波束成形变分模态分解排列熵降噪

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基于递归最小二乘的微波对射雷达信号处理算法

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长沙大学学报 2023年第2期37卷 1-5,27页

作者：李广柱长沙学院电子信息与电气工程学院湖南长沙410022

微波对射雷达被用在安全防护领域的雷达系统,可形成电子栅栏,这种雷达系统容易受雨、雪等天气因素的干扰,出现虚警。针对这个现象,文章提出了采用中值均值法和递归最小二乘算法对雷达回波的强度进行估计的微波对射雷达信号处理算法,同... 详细信息

微波对射雷达被用在安全防护领域的雷达系统,可形成电子栅栏,这种雷达系统容易受雨、雪等天气因素的干扰,出现虚警。针对这个现象,文章提出了采用中值均值法和递归最小二乘算法对雷达回波的强度进行估计的微波对射雷达信号处理算法,同时提出了目标持续时间、最大相对幅度变化比例、接收能量损失三个判决统计量和相应的判决方法。经验证,采用该算法的微波对射雷达在降水过程中检测到入侵者的同时未引起虚警。

关键词：微波对射雷达虚警中值均值法递归最小二乘算法

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基于多尺度径向基函数的时变系统辨识

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北京航空航天大学学报 2015年第9期41卷 1722-1728页

作者：刘青李阳北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

应用非平稳时间序列的时变系统建模方法进行了参数随时间变化的线性系统参数的辨识.通过引入多尺度径向基函数(MRBF)将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识,结合粒子群优化算法(PSO)获得时变系统参数估计的最优径向基函数(R... 详细信息

应用非平稳时间序列的时变系统建模方法进行了参数随时间变化的线性系统参数的辨识.通过引入多尺度径向基函数(MRBF)将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识,结合粒子群优化算法(PSO)获得时变系统参数估计的最优径向基函数(RBF)尺度.由于RBF具有良好的局部特性且尺度可以调整,采用RBF作为基函数可以更好地识别具有多种动态过程的时变系统参数.通过对时变系数包含多种波形的二阶时变自回归模型进行仿真辨识,与采用传统的递推最小二乘法和勒让德多项式作为基函数展开式方法相比,提出的方法对于时变系统参数具有更好的跟踪能力,验证了辨识方法的有效性.

关键词：时变自回归模型递归最小二乘算法勒让德基函数多尺度径向基函数粒子群优化算法参数辨识

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基于预测原理的回声状态网络在线盲均衡算法

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通信学报 2020年第3期41卷 145-153页

作者：杨凌韩琴程丽赵傲男杜娟兰州大学信息科学与工程学院甘肃兰州730000

针对非线性信道,基于预测原理提出了回声状态网络(ESN)在线盲均衡算法,首先将具有良好非线性映射能力的ESN代替传统的线性预测误差滤波器,并采用递归最小二乘(RLS)算法计算网络的输出权值,使网络预测误差达到最小;然后进行幅值和相位的... 详细信息

针对非线性信道,基于预测原理提出了回声状态网络(ESN)在线盲均衡算法,首先将具有良好非线性映射能力的ESN代替传统的线性预测误差滤波器,并采用递归最小二乘(RLS)算法计算网络的输出权值,使网络预测误差达到最小;然后进行幅值和相位的调整。仿真实验表明,对于16QAM信号,所提算法可以有效降低非线性信道对发送信号产生的畸变。与其他基于预测原理的盲均衡算法相比,所提算法有更低的均方误差值和更快的收敛速度。

关键词：非线性信道预测误差滤波器回声状态网络递归最小二乘算法

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