书籍详情
![《系统辨识——迭代搜索原理与辨识方法计算机与互联网丁锋著科学书籍》[55M]百度网盘|亲测有效|pdf下载](/uploads/2024-01-20/56e00a5c1750e441.jpg)
系统辨识——迭代搜索原理与辨识方法计算机与互联网丁锋著科学书籍
- 出版社:读买天下图书专营店
- 出版时间:2018-08
- 热度:11615
- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
- 价格:0.0
书籍下载
书籍预览
免责声明
本站支持尊重有效期内的版权/著作权,所有的资源均来自于互联网网友分享或网盘资源，一旦发现资源涉及侵权，将立即删除。希望所有用户一同监督并反馈问题，如有侵权请联系站长或发送邮件到ebook666@outlook.com,本站将立马改正
内容介绍
| 商品基本信息，请以下列介绍为准 | |
| 商品名称： | 系统辨识——迭代搜索原理与辨识方法 |
| 作者： | 丁锋著 |
| 定价： | 165.0 |
| 出版社： | 科学出版社 |
| 出版日期： | 2018-08-01 |
| ISBN： | 9787030584526 |
| 印次： | 1 |
| 版次： | 31 |
| 装帧： | 平装 |
| 开本： | 16开 |
| 内容简介 | |
| 《系统辨识——迭代搜索原理与辨识方法》是《系统辨识学术专著丛书》的第5分册，是作者在清华大学、江南大学教学和科研创新经验的结晶，汇集了作者及其合作者在迭代辨识方面的一些**研究成果。《BR》 本书介绍了线性系统、线性参数系统、输入非线性系统的迭代辨识方法，主要涉及梯度迭代辨识方法、*小二乘迭代辨识方法、多新息梯度迭代辨识方法、多新息*小二乘迭代辨识方法等。本书不仅传授知识，而且还传授科学研究与创新的新思想和新方法。是提出了一系列值得学者们深入研究的辨识课题，一步研究指明方向。 |
| 目录 | |
| 目录 系统辨识学术专著丛书 序 前言 主要符号说明 第1章 迭代辨识导引 1 1.1 引言 1 1.2 二乘原理 3 1.2.1 长度测量问题 3 1.2.2 线性参数拟合 4 1.2.3 二乘估计 6 1.3 梯度搜索原理 8 1.3.1 简单迭代算法 8 1.3.2 梯度搜索原理 11 1.4 牛顿搜索原理 12 1.4.1 牛顿方法求方程的根 13 1.4.2 牛顿方法求函数极值 14 1.4.3 牛顿方法的几何解释 15 1.4.4 Gauss-Newton 迭代方法 16 1.4.5 Levenberg-Marquardt 方法 17 1.5 线性回归系统的辨识方法 18 1.5.1 随机梯度辨识方法 19 1.5.2 递推梯度辨识方法 20 1.5.3 二乘辨识算法 23 1.5.4 辨识算法的计算量 26 1.5.5 递推二乘算法 27 1.5.6 梯度迭代辨识算法 29 1.5.7 多新息梯度迭代算法 32 1.5.8 变间隔梯度迭代辨识方法 34 1.5.9 变间隔多新息梯度迭代算法 38 1.6 有限脉冲响应滑动平均系统的增广辨识方法 41 1.6.1 增广随机梯度辨识方法 42 1.6.2 递推增广梯度辨识方法 45 1.6.3 递推增广二乘算法 47 1.6.4 增广梯度迭代辨识算法 47 1.6.5 增广二乘迭代方法 57 1.6.6 多新息增广梯度迭代算法 64 1.6.7 多新息增广二乘迭代算法 67 1.7 小结与思考题 69 第2章 方程误差类系统 73 2.1 引言 73 2.2 方程误差系统 75 2.2.1 梯度迭代辨识算法 76 2.2.2 多新息梯度迭代算法 77 2.3 方程误差滑动平均系统 78 2.3.1 增广梯度迭代辨识算法 79 2.3.2 增广二乘迭代算法 81 2.3.3 多新息增广梯度迭代方法 82 2.3.4 多新息增广二乘迭代算法 84 2.3.5 仿真例子 85 2.4 方程误差自回归系统 85 2.4.1 广义梯度迭代辨识算法 86 2.4.2 广义二乘迭代算法 87 2.4.3 多新息广义梯度迭代算法 88 2.4.4 多新息广义二乘迭代算法 89 2.5 方程误差自回归滑动平均系统 90 2.5.1 广义增广梯度迭代辨识算法 91 2.5.2 广义增广二乘迭代算法 93 2.5.3 多新息广义增广梯度迭代算法 94 2.5.4 多新息广义增广二乘迭代算法 96 2.6 小结与思考题 98 第3章 输出误差类系统 102 3.1 引言 102 3.2 输出误差系统 103 3.2.1 辅助模型梯度迭代算法 106 3.2.2 辅助模型二乘迭代算法 108 3.2.3 辅助模型多新息梯度迭代算法 109 3.2.4 辅助模型多新息二乘迭代算法 111 3.2.5 仿真例子 112 3.3 输出误差滑动平均系统 127 3.3.1 辅助模型增广梯度迭代算法 128 3.3.2 辅助模型增广二乘迭代算法 130 3.3.3 辅助模型多新息增广梯度迭代算法 131 3.3.4 辅助模型多新息增广二乘迭代算法 134 3.4 输出误差自回归系统 135 3.4.1 辅助模型广义梯度迭代算法 136 3.4.2 辅助模型广义二乘迭代算法 138 3.4.3 辅助模型多新息广义梯度迭代算法 139 3.4.4 辅助模型多新息广义二乘迭代算法 141 3.5 Box-Jenkins 系统 142 3.5.1 辅助模型广义增广梯度迭代算法 144 3.5.2 辅助模型广义增广二乘迭代算法 147 3.5.3 辅助模型多新息广义增广梯度迭代算法 149 3.5.4 辅助模型多新息广义增广二乘迭代算法 152 3.5.5 仿真例子 154 3.6 小结与思考题 161 第4章 自回归输出误差类系统 166 4.1 引言 166 4.2 自回归输出误差系统 167 4.2.1 AR-OE 系统的辨识模型 167 4.2.2 AR-OE 系统的辅助模型 168 4.2.3 辅助模型梯度迭代辨识算法 169 4.2.4 辅助模型二乘迭代算法 172 4.2.5 多新息迭代辨识的辅助模型 173 |