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| 弱条件下随机梯度算法性能分析 | |
| 引用本文： | 丁锋,杨慧中,刘飞.弱条件下随机梯度算法性能分析[J].中国科学(E辑),2008(12). |
| 作者姓名： | 丁锋 杨慧中 刘飞 |
| 作者单位： | 江南大学控制科学与工程研究中心; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号:60674092); 江苏省自然科学基金(批准号:BK2007017); 江南大学创新团队发展计划资助项目 |
| 摘 要： | 在弱条件下,利用随机鞅理论详细研究了随机梯度辨识算法的收敛性能.分析表明,只要信息向量是持续激励的(或数据乘积矩矩阵条件数有界),过程噪声是零均值不相关的,那么参数估计一致收敛于真参数.这一结论并不要求一些文献中所作的苛刻假设成立,既没有假设噪声方差和高阶矩存在,又没有假设系统是平稳和各态遍历的,也没有假设强持续激励条件成立.这一贡献放松了随机梯度算法的收敛条件.噪声方差有界和无界时的仿真例子证明了提出的收敛结论. |
| 关 键 词： | 递推辨识 参数估计 最小二乘 随机梯度 多变量系统 收敛性能 鞅收敛定理 |
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