随机系统的递推辨识:从个例到一般框架
文献类型：期刊论文
| 作者 | 赵文虓; 陈翰馥 |
| 刊名 | 控制理论与应用
 |
| 出版日期 | 2014 |
| 页码 | 962 |
| 关键词 | Hammerstein系统 Wiener系统 非线性ARX系统 PageRank 随机逼近 |
| ISSN号 | 1000-8152 |
| 英文摘要 | 本文考察Hammerstein系统、Wiener系统和非线性带外源输入的自回归系统(autoregressive system with exogenous input,ARX)等常见的随机非线性系统的递推辨识和因特网PageRank的分布式、随机化算法.对非线性系统分别构造递推辨识算法,证明了估计的强一致性;对因特网PageRank的分布式、随机化算法,给出估计的强一致性和收敛速度;在此基础上,总结了这类问题的统一处理框架–将辨识(估计)问题转化为函数求根、进而基于随机逼近构造算法得到强一致的递推辨识;最后,通过数值例子来验证算法的有效性. |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:5194750 |
| 源URL | [http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/57466]  |
| 专题 | 中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 作者单位 | 中国科学院数学与系统科学研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵文虓,陈翰馥. 随机系统的递推辨识:从个例到一般框架[J]. 控制理论与应用,2014:962. |
| APA | 赵文虓,&陈翰馥.(2014).随机系统的递推辨识:从个例到一般框架.控制理论与应用,962. |
| MLA | 赵文虓,et al."随机系统的递推辨识:从个例到一般框架".控制理论与应用 (2014):962. |
入库方式： OAI收割
来源：数学与系统科学研究院
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