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递推最小二乘法是参数辨识中最常用的方法,但容易产生参数爆发现象.因此对一种更稳定的辨识方法--递推阻尼最小二乘法进行了收敛特性的分析.在使用算法之前先归一化测量向量,结果表明,参数化距离收敛于一个零均值随机变量,并且在持续激励条件下,适应增益矩阵的条件数有界.参数化距离的方差有界.
递推阻尼最小二乘法的收敛性与稳定性
【摘 要】
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递推最小二乘法是参数辨识中最常用的方法,但容易产生参数爆发现象.因此对一种更稳定的辨识方法--递推阻尼最小二乘法进行了收敛特性的分析.在使用算法之前先归一化测量向量,
【机 构】
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南开大学,计算机与系统科学系,天津300071
【出 处】
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应用数学和力学
【发表日期】
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2000年2期
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