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采用小波逼近研究非线性动态系统辨识，提出了一种多尺度辨识方法，讨论了其基本理论框架和辨识算法。基于小波多分辨分析理论，在不同尺度下由粗渐精逐级估计模型参，直至达到预期精度和目标，给出了小波逼近衩始尺度、层次及样本大小的确定方法，分析了辨识精度和收敛性，最后给出了一个仿真算例
基于小波逼近的非线性动态系统辨识
【摘 要】
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采用小波逼近研究非线性动态系统辨识，提出了一种多尺度辨识方法，讨论了其基本理论框架和辨识算法。基于小波多分辨分析理论，在不同尺度下由粗渐精逐级估计模型参，直至达到预期精
【机 构】
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工业控制技术国家重点实验室,浙江大学工业控制技术研究所(杭州)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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该文讨论了遗忘因子对最小二乘法的影响，提出一种系统辨识的遗忘因子优化法。文末给出了辨识某工业电炉模型并改善模型精度的实例。
讨论了一种用于非线性系统辨识的局部模型网络的结构、原理及网络训练方法。仿真研究表明，该方法学习收敛速度快、辨识能力强、适应性好，可用于高度非线性系统辨识。