利用单尺度小波框架理论建立初始小波网络。 首先, 提出基于ROLS 思想的小波网络正交化算
法,实现参数的在线辨识。其次, 提出一种基于 OLS 思想的小波网络结构辨识算法, 删除那些对网络影
响小的小波基,来解决高维辨识问题。最后, 列举事例证明了所述方法的有效性。

一种系统辨识方法，应用辅助模型进行辨识。最小二乘方法

Microsoft Office Document Imaging 中文 简体 OCR辨识

运行环境：php+mysql 可安装在任意子目录 注意：此版本带后台，可以查看用户提交的姓名和体质类别信息 特点： 1.系统自动识别和电脑，显示对应版本界面 ，让用户直观了解自己的体质情况 2.在测试结果，给出改善体质的方案 3.挂上可以改善体质的相关产品 无形中，客户更能接受你的产品！

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。从实测的系统输入输出数据或其他数据，用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识。在实际应用中，可以采用许多方法从给定的系统响应数据，如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型，但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差，故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识，而更多地对离散系统模型进行辨识。MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数。在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上，利用Matlab仿真工具箱对

先进电动汽车状态估计与辨识

1、在MATLAB上搭建系统辨识实验平台。设计不低于3阶的拉普拉斯传递函数对象，通过施加白噪声输入产生对应的输出数据。辨识ARMAX模型。 2、以均值为0，方差为1的白噪声为输入产生对应输出，构造不少于200组数据； 3、用课堂所讲的任意一种递推最小二乘编写系统辨识算法； 4、确定最佳模型阶次(尝试2阶、3阶、4阶等，从中选择最优阶次)； 5、模型有效性测试：样本集分成前后两个子集，前一个子集用于系统辨识（该子集要确保递推最小二乘能够收敛），后一个子集用于验证模型有效性：

最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。

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针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.