检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2007年第1期33卷 109-112页

作者：万峰孙优贤澳门大学科技学院电子与电机工程学系浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室现代控制工程研究所杭州310027

对于使用标准的Mamdani型模糊系统及正交投影参数调整算法进行非线性系统辨识,基于模糊模型参数的估计值收敛到其真实值所需的持续激励条件,给出了适用于非线性移动平均模型和二阶非线性自回归移动平均模型系统辨识的持续激励输入信号... 详细信息

对于使用标准的Mamdani型模糊系统及正交投影参数调整算法进行非线性系统辨识,基于模糊模型参数的估计值收敛到其真实值所需的持续激励条件,给出了适用于非线性移动平均模型和二阶非线性自回归移动平均模型系统辨识的持续激励输入信号设计的几个算法.

关键词：非线性系统辨识模糊系统模型参数收敛性持续激励输入信号设计

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非线性系统辨识-VNS仿真

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西北工业大学学报 1986年第2期4卷 147-154页

作者：杨秉政刘小洋西北工业大学西北工业大学副教授讲师

本文提出用伏尔泰拉级数、非线性最小二乘与灵敏度分析补偿法(VNS 方法)进行参数估值。用这种方法对某一类单输入单输出一阶强非线性定常系统或缓变化的时变系统、但在某一小区间 t∈[0,T]系统可视为是定常的系统进行辨识取得好的结果... 详细信息

本文提出用伏尔泰拉级数、非线性最小二乘与灵敏度分析补偿法(VNS 方法)进行参数估值。用这种方法对某一类单输入单输出一阶强非线性定常系统或缓变化的时变系统、但在某一小区间 t∈[0,T]系统可视为是定常的系统进行辨识取得好的结果。算法具有良好的收敛性。拟合参数精度较高。

关键词：参数估值时变系统控制系统级数非线性最小二乘稳态参数灵敏度分析数值分析非线性系统辨识参数向量伏尔泰小区间方程 VNS 过渡态

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基于混合最小二乘支持向量机网络模型的非线性系统辨识

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控制理论与应用 2010年第3期27卷 303-309页

作者：陈杰朱琳北京理工大学信息科学技术学院自动控制系北京100081

针对基于输入输出数据的非线性系统辨识问题,提出一种新的混合最小二乘支持向量机(LS-SVMs)网络模型及相应的学习算法.该算法将系统的辨识问题动态自适应的划分为若干子问题,将支持向量机(SVM)用于各子模块辨识;通过分析模型的统计学特... 详细信息

针对基于输入输出数据的非线性系统辨识问题,提出一种新的混合最小二乘支持向量机(LS-SVMs)网络模型及相应的学习算法.该算法将系统的辨识问题动态自适应的划分为若干子问题,将支持向量机(SVM)用于各子模块辨识;通过分析模型的统计学特性,给出基于整体框架优化的系统参数辨识方法.针对系统中参数相关联的特性,采用期望条件最大化(ECM)算法对其进行条件辨识,同时结合正则化理论和最小二乘法,保证各专家模块的结构风险最小化辨识原则.试验结果表明,该方法兼具良好的辨识精度和泛化性能.

关键词：混合专家系统最小二乘支持向量机非线性系统辨识期望条件最大化正则化

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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法

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自动化学报 2015年第11期41卷 1877-1892页

作者：黄玉龙张勇刚李宁赵琳哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 详细信息

利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性.

关键词：非线性系统辨识最大似然判据有色量测噪声期望最大化算法量测差分方法非线性状态估计器

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基于动力学特性聚类多维泰勒网的非线性系统辨识与预测

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控制与决策 2014年第1期29卷 33-38页

作者：周博严洪森东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对时变非线性系统难以建模的问题,提出了基于动力学特性聚类的多维泰勒网模型,对系统进行辨识与预测.首先讨论了多维泰勒网模型构造方法和非线性系统动力学特性聚类的定义;然后给出基于动力学特性聚类的多维泰勒网自重构算法;最后通... 详细信息

针对时变非线性系统难以建模的问题,提出了基于动力学特性聚类的多维泰勒网模型,对系统进行辨识与预测.首先讨论了多维泰勒网模型构造方法和非线性系统动力学特性聚类的定义;然后给出基于动力学特性聚类的多维泰勒网自重构算法;最后通过实例说明基于动力学特性聚类多维泰勒网在实际中应用的方法,实例结果验证了该方法的有效性.

关键词：多维泰勒网动力学特性聚类非线性系统辨识预测

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基于正交小波网络的非线性系统辨识新方法

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兵工学报 2001年第3期22卷 363-366页

作者：宋执环吕立华李平浙江大学工业控制技术研究所工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

在非线性系统辨识中 ,系统输入数据往往是非均匀分布的。对于此类问题 ,正交小波网络处理起来较复杂。本文基于小波网格系 ,提出两种近似方法 ,可简单有效地解决这一问题。该法最大特点是计算简单 ,便于应用。最后用于辨识非线性系统 ,... 详细信息

在非线性系统辨识中 ,系统输入数据往往是非均匀分布的。对于此类问题 ,正交小波网络处理起来较复杂。本文基于小波网格系 ,提出两种近似方法 ,可简单有效地解决这一问题。该法最大特点是计算简单 ,便于应用。最后用于辨识非线性系统 ,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：正交小波网络非线性系统辨识非均匀分布小波多分辨分析网格系

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尺度核支持向量回归的非线性系统辨识

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系统仿真学报 2006年第9期18卷 2429-2432页

作者：王军彭宏肖建西华大学电气信息学院成都610039 西华大学数学与计算机学院成都610039 西南交通大学电气工程学院成都610031

提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿... 详细信息

提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿真实验结果表明该尺度核支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具。

关键词：非线性系统辨识小波理论支持向量回归尺度核支持向量回归

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基于PSO-RBF NN的非线性系统辨识方法仿真研究

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系统仿真学报 2005年第8期17卷 1826-1829页

作者：丁宏锴萧蕴诗李斌宇岳继光同济大学电子与信息工程学院上海200092

提出一种基于粒子群优化算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。网络径向基层的单元数由对手受罚的竞争学习算法确定后,其他所有参数:中心位置、各向宽度、网络权值,均是在全局空间动态确定的。实例仿真证实了该方法... 详细信息

提出一种基于粒子群优化算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。网络径向基层的单元数由对手受罚的竞争学习算法确定后,其他所有参数:中心位置、各向宽度、网络权值,均是在全局空间动态确定的。实例仿真证实了该方法的有效性。

关键词：非线性系统辨识粒子群优化算法 RBF神经网络对手受罚的竞争学习算法

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进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识

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吉林大学学报（工学版） 2005年第5期35卷 511-519页

作者：葛宏伟梁艳春吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两... 详细信息

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。

关键词：计算机系统结构控制理论计算智能动态递归神经网络非线性系统辨识

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一种基于粒子群优化的非线性系统辨识方法

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控制与决策 2011年第11期26卷 1627-1631页

作者：李秀英韩志刚黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室哈尔滨150080

针对单入单出离散时间非线性动态系统提出一种辨识方法.该方法采用带误差修正的改进泛模型作为非线性系统的结构模型,模型中的时变特征参量及误差修正系数采用粒子群(PSO)算法优化,优化后的模型可以逼近非线性系统.该方法简单、易于实现... 详细信息

针对单入单出离散时间非线性动态系统提出一种辨识方法.该方法采用带误差修正的改进泛模型作为非线性系统的结构模型,模型中的时变特征参量及误差修正系数采用粒子群(PSO)算法优化,优化后的模型可以逼近非线性系统.该方法简单、易于实现.通过对Box-Jenkins煤气炉数据等非线性被控对象的仿真研究及对模型的分析,表明了所提出算法的有效性.

关键词：非线性系统辨识粒子群优化特征参量改进泛模型

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