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Hammerstein-Wiener型非线性系统参数辨识方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题背景及意义第10-11页
    1.2 系统辨识简介第11-15页
        1.2.1 系统辨识概念第11-12页
        1.2.2 系统辨识方法第12-15页
    1.3 Hammerstein-Wiener型非线性系统参数辨识研究现状第15-17页
    1.4 本文工作第17-20页
第2章 单变量Hammerstein-Wiener系统的递阶最小二乘辨识第20-38页
    2.1 单变量Hammerstein-Wiener型非线性系统描述第20-22页
    2.2 递阶最小二乘递推辨识算法简介第22-28页
        2.2.1 最小二乘递推算法第23-26页
        2.2.2 递阶最小二乘算法第26-28页
    2.3 带辅助模型的单变量Hammerstein-Wiener系统的参数辨识第28-32页
        2.3.1 单变量Hammerstein-Wiener系统参数辨识过程第28-29页
        2.3.2 辅助模型思想介绍第29-31页
        2.3.3 带辅助模型的单变量Hammerstein-Wiener系统参数辨识过程第31-32页
    2.4 仿真验证第32-36页
    2.5 本章小结第36-38页
第3章 单变量Hammerstein-Wiener神经网络的参数辨识第38-52页
    3.1 神经网络概述第38-39页
    3.2 动量最速下降法第39-43页
    3.3 单变量Hammerstein-Wiener神经网络的动量最速下降法辨识第43-48页
        3.3.1 单变量Hammerstein-Wiener神经网络描述第43-44页
        3.3.2 单变量Hammerstein-Wiener神经网络权值调整过程第44-48页
    3.4 仿真验证第48-51页
    3.5 本章小结第51-52页
第4章 多变量Hammerstein-Wiener系统参数辨识第52-74页
    4.1 多变量Hammerstein-Wiener系统的递阶最小二乘辨识第52-63页
        4.1.1 多变量Hammerstein-Wiener型非线性系统描述第52-55页
        4.1.2 带辅助模型的多变量Hammerstein-Wiener系统参数辨识过程第55-57页
        4.1.3 仿真验证第57-63页
    4.2 多变量Hammerstein-Wiener神经网络的动量最速下降法辨识第63-73页
        4.2.1 第一类多变量Hammerstein-Wiener神经网络参数辨识第63-68页
        4.2.2 第二类多变量Hammerstein-Wiener神经网络参数辨识第68-73页
    4.3 本章小结第73-74页
第5章 总结与展望第74-76页
    5.1 工作总结第74-75页
    5.2 工作展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-82页
攻读硕士学位期间完成论文第82页

 
 
论文编号BS4097490,这篇论文共82
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