[人工智能/神经网络/遗传算法] RFF

说明：辨识模型与遗忘因子法所用模型相同，其中， 0 ≤μ≤1为遗忘因子， 此处取0.98。 数据长度L=402。一次算法和递推算法结果基本一致，但递推算法可以实现在线实时辨识，而且可以减少计算量和存储量。-Identification model and forgetting factor method used the same model, among them, 0 or less or less 1 μ for forgetting
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[人工智能/神经网络/遗传算法] RFM

说明：辨识所使用的数据长度保持不变，每增加一个新数据就抛掉一个老数据，使参数估计值始终只依赖于有限个新数据所提供的新消息，克服了遗忘因子法不管多老的数据都在起作用的缺点，因此该算法更能有效的克服数据饱和现象。-Identify the use of data length remain the same, every time you add a new data will throw away an old data, make the p
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[人工智能/神经网络/遗传算法] RCLS

说明：在最小二乘参数估计值的基础上，引进补偿项σW2C-1D Ø 0，则获得了参数的无偏估计。针对模型噪声来说，RCLS算法的适应能力比RLS更好。-In the least squares estimation parameters, on the basis of introduction of compensation term σ W2C- 1 d Ø 0, then get the parameters of th
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[人工智能/神经网络/遗传算法] RELS

说明：增广最小二乘的递推算法对应的噪声模型为滑动平均噪声，扩充了参数向量和数据向量H（k）的维数，把噪声模型的辨识同时考虑进去。最小二乘法只能获得过程模型的参数估计，而增广最小二乘法同时又能获得噪声模型的参数估计，若噪声模型为平均滑动模型，，则只能用RELS算法才能获得无偏估计。当数据长度较大时，辨识精度低于极大似然法。-Augmented least squares of recursion algorithm corresponding
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[人工智能/神经网络/遗传算法] RGLS

说明：该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏一致估计。但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。数据要充分多，否则辨识精度下降。模型阶次不宜过高。初始值对辨识结果有较大影响。-The algorithm used for autoregressive input model,
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[人工智能/神经网络/遗传算法] RIV

说明：适当选择辅助变量，使之满足相应条件，参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当，但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的，而噪声的模型结构又不好确定时，增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用，因为他们需要选用特定的模型结构，而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构，因此辅助变量法就显得更为灵活，但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary
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[人工智能/神经网络/遗传算法] cor_ls

说明：把辨识分成两步进行：第一步：利用相关分析法获得对象的非参数模型（脉冲响应或相关函数）；第二步：利用最小二乘法、辅助变量法或增广最小二乘法等，进一步求的对象的参数模型。如果模型噪声与输入无关，则Cor-ls相关最小二乘法（二步法）可以得到较好的辨识结果。Cor-ls相关最小二乘法（二步法）实质上是先对数据进行一次相关分析，滤除了有色噪声的影响，再利用最小二乘法必然就会改善辨识结果。能适应较宽广的噪声范围，计算量不大，初始值对辨识结果影响较
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[人工智能/神经网络/遗传算法] MLS

说明：当信噪比较大时，采用广义最小二乘法可能会出现多个局部收敛点，解决这个问题的方法可用多级最小二乘法，一般来说多级最小二乘法包含三级辨识过程。利用输入输出数据，通过多级最小二乘法，可分别求的辅助模型，过程模型和噪声模型的参数估计值。在高噪声的情况下，多级最小二乘法明显优于广义最小二乘法，其收敛点唯一。-When the signal noise ratio (SNR), and by use of the generalized least
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[人工智能/神经网络/遗传算法] RSNA

说明：待辨识对象参数a=[1 -1.5 0.7] b=[1 0.5] 输入采用长度L=400的白噪声序列，输出 ，输入和输出数据均含不相关随机噪声，ρ（k）=1/k。利用上述递推公式，辨识系统参数。-To identify the object parameters a = [1-1.5 0.7] B = [1 0.5] Input the length L = 400 white noise sequence, the outp
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[人工智能/神经网络/遗传算法] cmean

说明：这个算法的基础是误差平方和准则，为了要得到最优结果，首先要对样本集进行划分，一般的做法是先选择一些代表性的点作为聚类的核心，然后把其余的点按照某种方法分到各类中去。-This algorithm is based on error sum of squares criterion, in order to get the optimal results, first of all to sample set division, the
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[人工智能/神经网络/遗传算法] Cluster_flag

说明：先随机找寻一个合理的初始划分，然后试探将样本从一个群搬到另一个群，如果某次搬动能使准则函数值得到改进的话，则继续搬运，否则废除本次搬运，再继续其他搬运。-Randomly and find a reasonable initial division, and then test the sample from a group of moving to another group, if a move can make the crite
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[人工智能/神经网络/遗传算法] Pitch-Determination-Algorithm

说明：一个可用的基音周期检测算法，可以较准确的检测出基音值，是学习基音周期提取原理的好程序。-A usable pitch detection algorithm, more accurate detection of the pitch value is a good program to learn the pitch period extraction principle.
<刘冰> 在 2024-10-09 上传 | 大小：304128 | 下载：0