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根据负梯度搜索原理，推导了滑动平均噪声干扰单输入多输出系统的递阶增广随机梯度算法。为了改进提出算法的收敛速度，在算法中引入遗忘因子，得到递阶增广遗忘梯度算法。数字仿真结果表明所提出的算法估计系统参数是有效的。
单输入多输出系统的递阶增广随机梯度辨识算法
【摘 要】
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根据负梯度搜索原理，推导了滑动平均噪声干扰单输入多输出系统的递阶增广随机梯度算法。为了改进提出算法的收敛速度，在算法中引入遗忘因子，得到递阶增广遗忘梯度算法。数字仿真
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院,襄樊学院物理与电气信息工程系
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2009年19期
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