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第12章 其他辨识方法
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梯度校正参数辩识方法
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引言
最小二乘类参数辩识递推算法
新的参数估计值=老的参数估计值+增益矩阵 新息
梯度校正参数辩识方法（简称梯度校正法）
递推算法同样具有 的结构
基本原理不同于最小二乘类方法
基本做法 – 沿着准则函数的负梯度方向，逐步修正模型参数估计值，直至准则函数达到最小值。
01
02
主要内容
01.
确定性问题的梯度校正参数辩识方法
02.
随机性问题的梯度校正参数辩识方法
03.
随机逼近法
4
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确定性问题的梯度校正参数辩识方法
设过程的输出
参数 的线性组合
如果输出 和输入 是可以准确测量的，则 式过程称作确定性过程
确定性过程
置
过程
若过程参数的真值记作
在离散时间点可写成
则
其中
01
03
02
04
例如
用差分方程描述的确定性过程
可以化成
如何利用输入输出数据 和
使准则函数
现在的问题
确定参数 在 时刻的估计值
式中
解决上述问题的方法
01
直至 达到最小值
04
可以是梯度校正法，通俗地说最速下降法
02
沿着 的负梯度方向不断修正 值
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