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采用多步长搜索梯度迭代算法对输入非线性系统参数进行辨识.相对于传统梯度迭代算法,该方法无须计算矩阵特征值以确定步长取值范围,而是借助粒子群算法思想,在每次迭代过程中随机产生多个步长,通过比较每个步长对应的代价函数大小,找出所有步长中的最优值.运用该方法对具有丢失数据的非线性系统进行辨识,仿真结果表明,与传统梯度迭代算法相比,该算法的辨识精度较高、收敛速度较快. 相似文献
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