位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
多新息随机梯度辨识方法的收敛性研究
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:O211.64[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]江南大学控制科学与工程研究中心,无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60574051),江苏省自然科学基金项目(BK2007017),江南大学创新团队发展计划资助
中文摘要:

从理论上给出了多新息辨识方法的推导过程,提出了多新息随机梯度辨识方法,并运用随机过程理论分析了多新息随机梯度辨识方法的均方收敛性,给出参数估计误差上界的计算公式。分析表明数据的平稳性可以提高参数估计精度。最后给出了多新息辨识方法的各种典型变形。

英文摘要:

The multi-innovation identification algorithm is derived mathematically,and the multi-innovation stochastic gradient identification algorithm is presented.The mean square convergence is analyzed by using the stochastic process theory,and the upper bound of the parameter estimation error is obtained.The analysis indicates that the data stationary can improve the estimation accuracy,and then the changing forms of multi-innovation identification are given.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478