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搜索结果: 1-15 共查到知识库 系统辩识相关记录54条 . 查询时间(0.703 秒)
针对具有未知切换规则与未知子系统数量的切换系统的辨识问题,提出一种两阶段辨识方法,包括模式检测与参数辨识。在模式检测阶段,首先建立高斯混合模型表示采样数据的分布,并通过轮盘法选择合适的初始模型参数。其次,计算采样数据属于每个子系统的后验概率,通过极大似然估计算法迭代更新模型参数,使高斯混合模型最大化地拟合采样数据的分布。在此基础上,通过贝叶斯信息准则确定子系统的数量,并根据最大后验概率准则估计切换...
提出一种基于有穷自动机的自动识别方法,结合部队番号的构成特征,对汉语组块识别方法进行改进,提出了一种适合计算机处理的递归型部队番号组块规则,并构造了对应的LR(0)文法,实现了部队番号的有效识别。实验结果表明:该方法对作战文书中部队番号识别的召回率、精确率均在95%以上,这种识别方法是可行的。
提出基于Hessian矩阵特征值比率的增强算法和改进的Gabor滤波特征提取算法相结合的手指静脉特征提取方法。将不同尺度下的Hessian矩阵的特征值应用于静脉增强函数中进行图像增强,然后再通过Gabor滤波进行特征提取,并在PolyU手指静脉数据库对所提算法进行实验验证。结果表明,该算法用于身份识别时的误识率为0375%,拒识率为1.73%,等误率为0.021%,比目前其他的手指静脉提取算法的...
首先结合实际背景,从全链路的角度研究小型无人机图像的成像过程,建立成像链路模型,然后分析影响图像成像质量的各种退化因素,归纳出运动、离焦、大气散射3种典型的模糊退化类型,并分别建立模型;最后结合工程背景,提出一种实用小型无人机典型模糊图像复原策略。
提出了一种面向工程应用的两输入两输出(TITO)过程的在线闭环辨识方法。该方法首先通过两个设定值阶跃测试估出频率响应,然后再通过在频域中多个点处模型匹配辨识出过程的传递函数矩阵。该辨识方法只需要过程的输入输出响应数据,不需要过程动态特性的先验知识。典型的TITO过程的仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。
MSLS法的一个注记     多步最小二乘法  精度  分析       2008/12/31
MSLS法的一个注记.
该文在综合了GMDH方法中部分表达式构成形式的基础上,提出用最优化方法构成系 统最佳部分表达式,由此得到精度更高、稳定性较好的模型.
本文讨论基于高阶累量辨识非最小相位FIR系统问题.在文献[1,2]提出的GM-RC, AJ-RC算法的基础上,提出了一种改进算法.模拟实验结果表明:改进算法有效地抑制了传 播误差并进一步简化了运算,因而性能更加优越.
RGIA算法的QR分解实现     系统辨识  参数估计  QR分解       2008/12/31
提出递推辨识算法一般形式(简称RGIA)的QR分解实现方法,并推导出相应的基 于HOUSEHOLDER变换的快速递推算法.该算法可用于各种递推辨识算法中,以减小增益 矩阵计算的误差积累和传递,提高辨识精度,同时减少了计算所需的运算量.数值仿真结果表 明该算法是正确的.
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方 法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进 行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性 化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆 系统的控制说明了本文算法的有效性.
研究有色噪声扰动下反馈未知的闭环系统的无偏辨识问题,提出了一种偏差补偿最 小二乘法.应用这种方法,在噪声未建模的情况下,即可获得前向通道中对象模型和反馈通道 中控制器模型参数的渐近无偏估计.
本文在块脉冲函数系和契比雪夫多项式系基础上定义了一种新的正交函数系--按段多 重契比雪夫多项式系,研究该函数系的主要性质和基本运算法则,得出了积分运算矩阵、乘积 运算矩阵和元素乘积运算矩阵,并用此函数系研究线性时变系统的参数辨识问题,获得了简 单、快速、高精度的递推辨识算法.数值例子计算结果表明,当采用如伪随机信号一类的充分 激励的函数作为被辨识系统的试验信号,本文提出的算法所得结果的精度...
本文讨论带遗忘因子的最小二乘法估计传递函数的误差硬界及其渐近性质.在噪声有界 等一定假定下,当样本个数趋向无限时,误差硬界收敛于复平面内的一个圆.
在分析输入环节脉冲型故障和阶跃型故障对动态系统的状态变化和测量系统输出信 息的影响的基础上,本文采用正向容错M-型滤波与反向WLS估计结合的方法,建立了输入环 节脉冲型故障的检测与故障幅度辨识算法;对于输入环节的阶跃型故障,文中建立了分别适用 于定常系统和时变系统的差分变换法与扩展状态空间方法.
提出一种规则模型辨识的自学习算法,并进行了实例验证,结果表明该算法具有较高的辨 识精度,可用于模糊自适应控制系统中.

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