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一类非参数非线性系统辨识的局部多项式方法
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一类非参数非线性系统辨识的局部多项式方法
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多项式非线性系统局部镇定控制
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针对多项式非线性系统,提出一种用于验证二次型候选Lyapunov函数的数值计算方法.在该方法中,多项式系数被分解成带自由变量的系数矩阵,将正定性验证问题转化为矩阵不等式问题求解.对于局部稳定性分析,采用多个Lyapunov函数来趋近吸引域.每个Lyapunov函数均在各指定方向上进行最大半径优化.在稳定性分析基础上,提出保收敛率的局部镇定控制器设计方法以扩大吸引域.
非参数频响函数辨识的约束局部多项式法
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多项式非线性系统的并行分布辨识
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非线性系统模糊辨识的新方法
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<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>
多项式模型参数辨识
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负荷模型中的多项式模型的参数辨识程序,辨识算法采用最小二乘法。
非参数异方差回归模型的局部多项式估计―――基于农村居民消费与收入的实证分析 (2013年)
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本文主要研究非参数异方差回归模型的局部多项式估计问题....最后,通过对农村居民消费与收入的实证研究,说明了非参数异方差回归模型的局部多项式方法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好,并且预测的精度更高.
matlab最小二乘辨识多项式系数.rar
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一类非线性系统辨识的参数空间优化遗传算法 (2001年)
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一类非线性系统辨识的参数空间优化遗传算法
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<p>提出一种用于非线性系统辨识的具有较强参数空间优化能力的遗传算法, 给出一种新的复合<br> 型变异算子,并设计相应的选择策略, 较好解决了非线性系统辨识中的“ 维数灾难” 问题。实验研究结果<br> 表明,该方法具有较高的精度和鲁棒性。</p>
基于一种改进BP神经网络的一类非线性系统辨识方法 (2005年)
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对一类非线性系统的辨识方法进行了讨论。辨识模型为一个改进的神经网络,该神经网络包括:线性网络和BP神经网络。对线性网络的模型选择和多层前馈网络的关系做了细致的研究,并分别进行了仿真。仿真结果表明,该系统辨识方法对于一类非线性系统具有很好的辨识作用。
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