本文考虑非参数非线性系统的变量选择问题, 所谓变量选择是指, 判断哪些变量对系统的输出有实质性影响并构造算法将它们辨识出来. 由于“维数灾难”, 非线性系统随着维数增加而使得辨识需要的数据量呈指数速度上升, 因而有必要从数据量趋于无穷、数据量有限和系统结构等不同角度来研究非参数非线性系统的变量选择问题. 针对上述不同情形, 本文分别给出变量选择算法和收敛性结论,.并给出数值例子以验证理论结果的有效性, 结果显示数值模拟与理论分析一致.
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