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公开(公告)号：CN107729291A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710932414.1
申请日：2017-10-10
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06F17/16 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开一种基于分解技术的双线性模型参数辨识方法。该方法首先将双线性模型重构为两个等价虚拟模型，然后分别针对两个虚拟模型的参数向量定义准则函数，采用负梯度搜索原理并对其最小化后，得到两个参数向量的随机梯度估计算法。采用未知参数前一时刻估计值代替当前时刻值的方法可以有效解决两个虚拟模型的信息向量中含有未知变量导致估计算法无法实现的问题，同时为算法引入的遗忘因子可以有效提升算法收敛速度，最终得到的遗忘因子递阶随机梯度辨识算法可以快速有效的辨识出双线性模型的参数。
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