【摘 要】
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针对系统参数辨识中最小二乘估计的稳健性较差,给出稳健性较强的最小一乘的系统辨识方法。推导出了最小一乘回归系数的估计式,使用逐次逼近迭代的方法,构造迭代序列给出最小
【基金项目】
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廊坊师范学院科学研究项目（编号LSZQ200803）
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针对系统参数辨识中最小二乘估计的稳健性较差,给出稳健性较强的最小一乘的系统辨识方法。推导出了最小一乘回归系数的估计式,使用逐次逼近迭代的方法,构造迭代序列给出最小一乘回归系数的迭代算法。并把该算法应用于控制系统参数辨识中,与最小二乘辨识相比较,当模型的观测数据有测量噪声时,最小一乘回归系数的收敛性及数值稳定性较好。仿真结果验证了理论,显示了最小一乘辨识的优越性。
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