%0 Journal Article
%T 非线性系统辨识的递推-迭代方法
%A 夏圈世
%A 俞金寿
%A 蒋慰孙
%J 华东理工大学学报
%D 1987
%X 所提出的辨识新方法,以递推最小二乘(RLS)参数估计与非线性规划(BFGS)为主体。其测量数据的部分新息由RLS利用,而另一部分新息则通过BFGS加以采用。通常RLS只能递推地得到“粗略的”参数估计值,而BFGS则迭代地精确化参数的估计值。该辨识算法用于线性系统时,可以提高参数估计值的精度,改善收敛性。另外,该算法中的非线性迭代最优化过程可以克服非线性效应,参数估计值的精度和收敛性可以得到改进,这已由数字仿真验证。
%K 辨识技术
%K 参数估计
%K 非线性系统
%K 最优化
%K 比较
%U http://journal.ecust.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=19870465&flag=1