【摘 要】
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在许多实际过程控制中,多变量或者多输入系统是广泛存在的. 针对这一情况,本文主要研究了具有多个输入并且输出单一的Wiener非线性系统的参数估计和辨识问题. 首先运用关键项
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金“生物发酵过程的非线性软测量建模及优化”（15KJB120001）,常熟理工学院校级科研项目“生物发酵过程的非线性软测量建模”（XZ1503,XZ1504）
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在许多实际过程控制中,多变量或者多输入系统是广泛存在的. 针对这一情况,本文主要研究了具有多个输入并且输出单一的Wiener非线性系统的参数估计和辨识问题. 首先运用关键项分离技术,得到一个可辨识的多输入Wiener非线性模型,针对模型的未知参数提出了Levenberg-Marquardt迭代辨识算法进行估计和辨识,最后运用数值仿真校验了算法的效果.
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