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ＢＡＹＥＳ方程是有限元模型动力修正中常用的方法。本文从不同的途径推导了该统计估算公式，并讨论了它的有效性，无偏性，学习能力，自适应性和鲁棒性，以及和最小二乘法，卡尔门滤波器等算法的一些不同之处。该方法可以作为一个多目标，多设计变量的优化方法。
有限元模型修正中的BAYES方法的几点讨论
【摘 要】
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ＢＡＹＥＳ方程是有限元模型动力修正中常用的方法。本文从不同的途径推导了该统计估算公式，并讨论了它的有效性，无偏性，学习能力，自适应性和鲁棒性，以及和最小二乘法，卡尔门滤波器等算法的一
【机 构】
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上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
【出 处】
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振动工程学报
【发表日期】
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1998年1期
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