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本文提出了同时估计多变量系统所有参数的递推增广最小二乘法(MRELS),并用Martingale理论分析了算法的收敛性。与文〔1〕的子系统递推增广最小二乘法(SRELS)相比,MRELS的计算量要小得多。数字仿真结果表明MRELS是有效的。
多变量系统增广最小二乘法收敛性分析
【摘 要】
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本文提出了同时估计多变量系统所有参数的递推增广最小二乘法(MRELS),并用Martingale理论分析了算法的收敛性。与文〔1〕的子系统递推增广最小二乘法(SRELS)相比,MRELS的计算
【机 构】
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清华大学自动化系,清华大学自动化系北京100084,北京100084
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1992年06期
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