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含有噪声的非线性系统辨识
含有噪声的非线性系统辨识
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系统辨识
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噪声系统辨识噪声系统辨识噪声系统辨识噪声系统辨识
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融合改进蚁狮算法和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识
浏览：11
针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验
非线性系统辨识
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非线性系统辨识，Nonparametric.System.Identification.pdf
噪声对非线性时滞系统解的影响
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噪声对非线性时滞系统解的影响
matlab.rar_最小二乘辨识_神经网络解耦_系统辨识 压力_系统辨识 梯度_线性系统解耦
浏览：11
【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 ...【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】模糊神经网络解耦Matlab程序 【14】F-检验法部分程序
基于BP算法的系统辨识.pdf
浏览：105
三层 BP 网络能逼近任意的非线性函数, 并已成功地应用于非线性系统的辨识[1] 。由于在进行非线性系统辨识时的在线学习算 法是在每一时刻采集一个样本进行训练, 因此, 若训练速率小, 则训练过程相对稳定, 但耗时长; ...
基于一步迭代策略的非线性系统模型辨识 (2010年)
浏览：59
针对复杂非线性系统难以建模的特点，将系统的数学函数进行一阶泰勒级数展开，创新性地采用一步迭代算法对系统的线性部分进行辨识，并用严格的数学理论研究样本的选取对模型精度的影响，在此基础上采用BP网络辨识泰勒...
死区非线性系统物理参数的两步辨识法 (2007年)
浏览：199
针对含非对称死区环节的非线性系统提出了一种基于Legendre多项式最佳平方逼近的两步辨识法。辨识时首先将非对称死区非线性恢复力用Legendre多项式近似，并用直接参数估计法辨识得到系统质量、阻尼等参数以及 ...
有色噪声干扰系统的参数辨识递推算法
浏览：107
为了辨识受有色噪声干扰的系统参数, 提出一种递 推算法.
神经网络辨识非线性系统
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4星 · 用户满意度95%
一些关于利用神经网络来对非线性系统进行辨识的文献，大部分都是以MATLAB为工具，希望对大家有帮助
xitongbianshi.rar_噪声系统辨识_系统辨识
浏览：47
实现了系统辨识的算法，Matlab实现了产生一均值为0，方差为1的噪声，给出系统辨识的效果。
非线性系统模糊辨识的新方法
浏览：39
<p>提出一种新的基于 T 2 S 模型的模糊辨识方法, 其特点是考虑了样本距离和 “可线性化程度” 两<br> 个因素, 对模型的前后件参数同时辨识, 提高了辨识精度, 并提出规则 “置信度” 的概念, 实现了辨识的结<br> 构自适应。将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识, 仿真结果验证了所提出方法的有效性。</p>
系统辨识及其matlab仿真(一些噪声和辨识算法).pdf
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系统辨识及其matlab仿真(一些噪声和辨识算法).pdf
RBF_noise_NNSI_matlab_系统辨识；RBF神经网络_
浏览：188
5星 · 资源好评率100%
基于局部误差的RBF神经网络辨识，针对非线性系统，加入了白噪声。
非线性系统广义脉冲响应函数的盲辨识
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型, 应用多项式矩阵理论和子空间盲辨识技术,研究使用部分噪声向量对非线性 Vo lter r a系统的 GIRF 盲辨识方法。该方法的优点是能有效减少 GIRF 盲辨识所需的计算量, 这对GIRF 盲辨识方法的在线应 用是...
一类具有移动平均噪声的输出非线性系统的牛顿迭代辨识
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本文讨论了基于牛顿迭代法的一类输出非线性系统（即维纳非线性系统）的迭代识别问题，该系统具有来自输入-输出测量数据的移动平均噪声。 基本思想是将非线性系统分解为两个子系统，用先前的迭代将信息向量中的未知...
基于RELS方法的激光焊接过程非线性辨识 (2010年)
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激光焊接过程是一个很复杂的非线性系统，用机理建模法很难得到系统的数学模型，通常采用基于输入输出数据的...试验数据和模型彷真的拟合效果表明，递推增广最小二乘法是激光焊接过程非线性辨识的一种行之有效的方法。
非线性迟滞阻尼减振器动力学模型参数识别
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非线性迟滞阻尼减振器动力学模型参数识别在非线性迟滞阻尼减振器的建模中可以把减振器恢复力分为几部分:非线性弹性力,非 线性阻尼力,以及由于摩擦引起的迟滞力.恢复力与位移变形之间般存在非对称关系,本文采 用实验...
基函数下非线性系统的支持向量机辨识
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非均匀多采样率非线性系统的模糊辨识
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<p>针对非均匀多采样率非线性系统辨识问题, 提出一种基于模糊模型的辨识方法. 首先, 分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新, 输出信号周期采样的情况下, 非线性系统可以通过提升技术, 利用多个局部的线性模型加权组合来描述; 然后, 提出一个基于GK模糊聚类和递推最小二乘的模糊辨识算法; 最后, 针对化工pH 中和过程非线性系统, 采用非均匀采样数据建立其模糊模型, 以验证所提出方法的有效性.
多项式非线性系统的并行分布辨识
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<p>在状态空间方程中引入输入和状态的多项式函数, 以此多项式函数表示非线性因素. 为了辨识多项式非线性系统中的各系统矩阵, 对于矢量化各系统矩阵组成的未知参数矢量, 分别在无约束和有约束条件下采用两并行分布算法求解. 在以状态方程等式为约束条件时, 将各状态瞬时刻值与由系统矩阵组成的未知参数矢量合并为一个新的优化矢量. 对于优化矢量的辨识, 给出了并行分布算法的求解过程和迭代式. 最后, 通过仿
基于蚁群聚类算法的非线性系统辨识
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基于T-S模型提出一种非线性系统的模型辨识方法.利用蚁群聚类算法进行结构辨识,确定系统的模糊空间和模糊规则数.在聚类的基础上,利用遗传算法辨识模糊模型的后件加权参数,得到一个精确的模糊模型,从而实现了参数辨识.仿真结果验证了所提出方法的有效性,表明该方法能够实现非线性系统的辨识,而且辨识精度较高.
基于神经网络的非线性系统辨识 (2006年)
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基于神经网络实现了非线性系统的分析,给出了计算实例,实验结果表明了方法的有效性。
基于数据滤波的带色噪声反馈非线性系统最大似然随机梯度参数估计算法
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本文考虑了有色噪声反馈非线性系统的参数估计。 根据数据滤波技术和最大似然原理，针对所讨论的反馈非线性系统，提出了一种最大似然遗忘因子随机梯度辨识方法。 仿真结果表明，该算法是有效的。
非线性系统的结构选择及其参数的集员辨识 (2010年)
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基于支持向量回归和RBF(Radial Basis Function)神经网络，研究了带有未知但有界噪声的非线性系统的集员辨识问题．推导了噪声界以及支持向量个数与ε-不敏感参数之间的关系，给出了利用噪声界选择ε-不敏感参数的方法...
miekou.zip_ROOT_线性噪声
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关于非线性离散系统辨识，独立成分分析算法降低原始数据噪声，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
基于全局非线性可分离的最小二乘法的飞机颤振模态参数辨识 (2011年)
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采用适用于噪声环境的非线性可分离的最小二乘算法可准确地辨识飞机的颤振模态参数，该算法结合传递函数模型，将带噪声系统的辨识问题转化为非线性可分离的最小二乘问题。利用该算法，两噪声的方差值和传递函数中的...
非线性输出频域响应函数的自适应辨识算法及应用
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为解决非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型用于模拟电路系统故障诊断时,传统辨识算法需多次激励计算过程耗时长的问题,提出了NOFRF的频域自适应辨识算法(NOFRF-BLMS),该算法构造了NOFRF的输入观测向量与核向量,从而可...
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