【摘 要】
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处理含有稀疏误差向量序列的线性多变量系统的辨识问题。也就是说,用于估计参数矩阵估计的数据,含有未知的、非居中的,以及稀疏的误差向量序列的问题。该问题在统计学中,有时
【机 构】
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南京工程学院工业中心,南京信息工程大学大气物理学院
【基金项目】
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国家自然基金项目（41575132）
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处理含有稀疏误差向量序列的线性多变量系统的辨识问题。也就是说,用于估计参数矩阵估计的数据,含有未知的、非居中的,以及稀疏的误差向量序列的问题。该问题在统计学中,有时被看作为错误编码问题,或者纠错数值拟合问题。利用稀疏优化理论的最新成果,针对该系统,提出了一种有效的递归拟合算法。仿真结果表明,该拟合方法,收敛速度很快,有巨大的工程应用潜力。
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