【摘 要】
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在实际的辨识问题中,一个重要的问题就是在输入输出观测数据均含有噪音的情况下如何实现有效的辨识.针对这一问题,按照梯度下降原理,提出了一种鲁棒的总体最小二乘递推辨识算
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在实际的辨识问题中,一个重要的问题就是在输入输出观测数据均含有噪音的情况下如何实现有效的辨识.针对这一问题,按照梯度下降原理,提出了一种鲁棒的总体最小二乘递推辨识算法,仿真实验的结果表明,该算法的突出优点在于它具有良好的鲁棒收敛性能,其收敛精度显著地高于其它方法,而且,可以使用较大的学习因子,这些对于算法的实际应用是非常有意义的.
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