随机系统的递推辨识:从个例到一般框架

摘要：

本文考察Hammerstein系统、Wiener系统和非线性带外源输入的自回归系统(autoregressive system withexogenousinput,ARX)等常见的随机非线性系统的递推辨识和因特网PageRank的分布式、随机化算法.对非线性系统分别构造递推辨识算法,证明了估计的强一致性;对因特网PageRank的分布式、随机化算法,给出估计的强一致性和收敛速度;在此基础上,总结了这类问题的统一处理框架-将辨识(估计)问题转化为函数求根、进而基于随机逼近构造算法得到强一致的递推辨识;最后,通过数值例子来验证算法的有效性.

关键词：Hammerstein系统、Wiener系统、非线性ARX系统、PageRank、随机逼近

所属期刊栏目：31

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点基础研究发展计划“973”计划资助项目2014CB845301;国家自然科学基金资助项目61104052,61273193,61227902,61134013,61120106011

在线出版日期：2014-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：962-973