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递推阻尼最小二乘法的收敛性与稳定性

陈增强 林茂琼 袁著祉

陈增强, 林茂琼, 袁著祉. 递推阻尼最小二乘法的收敛性与稳定性[J]. 应用数学和力学, 2000, 21(2): 209-214.
引用本文: 陈增强, 林茂琼, 袁著祉. 递推阻尼最小二乘法的收敛性与稳定性[J]. 应用数学和力学, 2000, 21(2): 209-214.
Chen Zengqiang, Lin Maoqiong, Yuan Zhuzhi. Convergence and Stability of Recursive Damped Least Square Algorithm[J]. Applied Mathematics and Mechanics, 2000, 21(2): 209-214.
Citation: Chen Zengqiang, Lin Maoqiong, Yuan Zhuzhi. Convergence and Stability of Recursive Damped Least Square Algorithm[J]. Applied Mathematics and Mechanics, 2000, 21(2): 209-214.

递推阻尼最小二乘法的收敛性与稳定性

基金项目: 国家863CIMS计划资助课题(863-511-945-010)
详细信息
    作者简介:

    陈增强(1964~ ),男,天津人,教授,工学博士.

  • 中图分类号: O231;O241

Convergence and Stability of Recursive Damped Least Square Algorithm

  • 摘要: 递推最小二乘法是参数辨识中最常用的方法,但容易产生参数爆发现象.因此对一种更稳定的辨识方法——递推阻尼最小二乘法进行了收敛特性的分析.在使用算法之前先归一化测量向量,结果表明,参数化距离收敛于一个零均值随机变量,并且在持续激励条件下,适应增益矩阵的条件数有界.参数化距离的方差有界.
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出版历程
  • 收稿日期:  1998-09-03
  • 修回日期:  1999-01-04
  • 刊出日期:  2000-02-15

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