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  1. 时变遗忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相结合的动态系统参数辨识

  2. 本文考虑了一类观测器规范状态空间系统的参数估计问题。 借助移位运算符的属性,将空间状态模型转换为输入-输出表示形式。 然后,提出了一种时变的遗忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相结合的方法。 所提出的算法基于交互式估计未知参数,以实现系统的所有参数识别。 数值例子验证了所提算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:961kb
    • 提供者:weixin_38709511