结构辨识相关论文
系统辨识包括阶次辨识和参数估计，实际应用中这两个问题是紧密相关的，也就是说进行参数估计时候需要已知阶次，而辨识阶次时通常要利用......
本研究采用工程学和系统科学方法,分别以离散一阶线性、离散二阶线性、离散非线性、连续非线性、连续-离散非线性状态空间模型框架......
众所周知，系统辨识的基础是输入输出数据，因此未受污染的完整的数据十分重要。然而高质量的数据在实际的工程中很难得到，比如在工业过......
辨识和控制的配合是控制领域最有挑战性的问题之一。传统系统辨识方法实际上是统计学方法，它所得的结果是单一的参数估计，在很多场合......
在现代工业过程中,学者们提出了更多的先进控制技术,但是这些技术多数是需要基于精确对象数学模型的。系统辨识是建立过程对象数学......
我国是一个以煤炭为主的能源国家，煤炭资源的开发和利用，既推动了经济的巨大发展，同时也对地质环境产生了重大影响。地下水作为地质环......
负荷模型的准确性是影响电力系统稳定分析和数字仿真的重要因素，好的负荷模型既能准确的描述负荷行为又尽可能的具有相对简单的模型......
该文提出一种非线性系统的模型辨识方法。通过结构的辨识(学习)和参数的辨识(学习),构造了一个模糊神经网络,经调整网络的权值,获......
研究了利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对系统进行辨识的新颖方法.该系统辨识方法的基本思想是将典型数学......
研究了利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对系统进行辨识的新颖方法.该系统辨识方法的基本思想是将典型数学......
传统的两变量Granger因果分析法容易产生伪因果关系,且不能刻画变量间的同期因果性.利用图模型方法研究多维时间序列变量间Granger......
利用稳态和动态校准信息,辨识了基于Hammerstein模型的热线式空气质量流量(MAF)传感器模型结构.模型辨识采用两步法,在用多项式逼......
本文提出了一种新的非线性系统Volterra级数模型辨识方法,为非线性系统辨识中的'维数灾难”问题提供了一种满意的解决.算法中......
为了实现理想的模糊控制,基于对象的模糊系统辨识研究具有非常重要的理论与实际应用价值.本文主要从模糊系统结构辨识和参数辨识两......
模糊模型设计方法归结为两种,即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能,是目前研究的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模......
针对自组织模糊神经网络,提出了一种新的结构辨识算法.通过建立输入和输出相似性准则,提出一个用于提取模糊规则的新型聚类算法.所......
针对决策支持与分析技术，提出了基于决策树的改进CART算法。该算法由树生长和树剪枝两部分构成，具有辨识相关输入的能力，由于引入了递......
研究了废气氧（EGO）传感器Hammerstein模型结构辨识方法。静态非线性函数选用双曲正切与多项式组合形式，动态线性环节分别选用带外生变......
为了提高现行模糊辨识方法的有效性,提出了基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法。主要工作如下：首先,定义T-S模糊模型的S型、Z型......
系统辨识的关键是模型结构的辨识,它包括模型验前结构的假定和模型结构参数的确定.线性系统的模型结构辨识实质上就是确定模型的结......
研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法．该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型，即首先将系统结构......
提出了一种非线性系统的模型辨识方法.在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自......
该文提出一种非线性系统的模型辨识方法.利用关系聚类法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数.在......
根据模糊控制器的解析结构，基于极限结构理论对模糊控制器规则进行结构辨识。该辨识方法使模糊词集中语言变量个数的选取具有一定的......
本文针对自适应神经模糊推理(ANFIS)系统的结构辨识问题,提出了基于决策树的改进CART算法.改进算法引入了递归最小二乘估计器,对线......
期刊
基于非线性系统的输入输出数据，辩识对象的T-S模型。提出基于遗传算法和最小二乘支持向量机的辩识方法，利用遗传算法聚类进行结构辨......
文章提出了一种神经网络辨识的混合学习算法。采用具有递阶结构的遗传算法来获得神经网络拓扑结构和连接权值的全局次优解，之后由BP......
T-S模型把一个非线性系统当做多个线性子系统与其权重乘积之和，能够逼近任意非线性系统。提出基于遗传算法和支持向量机的T-S模型全......
为了研究模糊逻辑系统新的结构辨识方法,提出采用基于山峰函数的减法聚类算法构造模糊逻辑系统的初始结构,并利用奇异值分解(SVD)......
目前模糊系统缺乏保持辨识精度与模糊语义最佳折中的有效辨识方法,其主要原因在于缺乏系统的优化结构辨识方法.因此,本文从时-频域......
提出一种混合编码免疫辨识算法,并应用于船舶载重货物计量的模型辨识.该算法结合免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树......
研究了一种动态建立模糊神经网络系统的方法,该方法在初始阶段不需任何规则,随着前件结构的辨识动态生成网络结构,然后,通过参数辨......
分析了尺度函数多分辨率逼近性以及与T-S模糊系统结构的相似性,提出基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)。在此基础上,利用B-样条尺......
针对一类特殊的模糊逻辑系统,对模糊逻辑规则结构与系统性能之间的关系进行了深入细致的数学推导和分析,从而得出在采用聚类技术构......
基于模糊集合的模糊建模捕述复杂、病态、非线性系统的特性是一种有效方法．文中讨论了从样本数据中通过正交变换和模糊聚类获取模糊......
建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络......
基于T-S模糊模型，提出了利用神经网络实现非线性系统的辨识。首先，利用一种无监督的聚类算法分析输入输出数据生成初始的结构模型，确......
分析了小型无人直升机的航向模型结构,建立了结构可变的用分式形式表示的参数化传递函数模型.设计了一种基于遗传算法（GA）的方法对所......
本文给出了一种五层的模糊神经网络。这种神经网络的特点是训练数据可以从网络的输入和输出两端馈入。网络的学习过程分为参数辨识......
网络科学在过去20年里吸引了来自各个领域研究者们的关注,通过建立相应的动力学网络模型来描述并分析物理、生物、社会关系等方面......
线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差,同时也使该方法难于投入实际应用。针对这一问题,该文提出......
本文基于残差序列自相关检验原理和递推广义最小二乘估计，提出Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ模型结构辨识算法，并可联立估计出系统各部分的子阶与时滞。文中给出了......
通过简化活性污泥法1号模型（activated sludge model No.1,ASM1）建立两步硝化反应的数学模型,实现了对序批式反应器（sequencing batch......
论文提出了一种新的基于互补遗传算子的前馈神经网络三阶段学习方法。该方法把神经网络的学习过程分为三个阶段。第一阶段为结构辨......
模糊系统辨识是模糊系统建模的主要手段，优化的模糊系统结构是模糊系统辨识的关键．简要回顾了模糊系统结构辨识的研究现状与发展．讨论......
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讨论用典型形式的线性模型来逼近非线性时变参数模型的问题，将非线性模型结构辨识，在一定的近似条件下转化为线性模型结构的辨识，给出......
在进行海军战术导弹模拟仿真实验中,导引头误差模型的建立是其中一项重要研究工作,文中给出了差分自回归移动平均模型种类、结构辨......
