本人2020年成绩90 这里面是本人现存的复习考试资料，应广大同学要求我给上传了

基于神经网络的直线式微型磁流变阻尼器模型辨识，鞠小龙，褚明，设计了一种直线式微型磁流变阻尼器，并进行了非线性阻尼特性实验。根据获取的实验数据，对BP神经网络进行训练和学习，建立了直线�

基于自适应遗传算法, 提出一种多项式模型结构与参数的一体化辨识方法. 针对组合非线性系统, 首先将选 定的候选项原始序列与输出序列进行相关度评估, 根据其大小排列进行遗传算法染色体结构的自适应编码; 在迭代 辨识充分后, 再次计算候选项贡献序列与由该项造成的模型损失序列间的相关度, 剔除相关度较小的项, 调整模型结 构; 如此循环迭代, 在完成参数辨识的同时最终确认模型结构. 仿真实例验证了算法的有效性.

“系统建模与辨识数据库”系统辨识－伊利湖问题建模

（1）不要求建立实际系统的辨识格式，即可以省去选择模型这一步，因为神经网络本质已作为一种辨识模型，其可调参数反映在网络内部的权值上。 （2）可以对本质非线性系统进行辨识。而且是通过在网络外部拟合系统的输入/输出，网络内部归纳隐含在系统输入/输出数据中的系统特性来完成，因此这种辨识是由神经网络本身实现的，是非算法式的。 （3）辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只与神经网络本身及其采用的学习算法有关，传统的辨识算法则随模型参数的增大而变得更复杂。 （4）由于神经网络具有大量的连接，这些连接上的权值在辨识中对于模型参数，通过调节这些权值可使网络输出逼近系统输出。 （5）神经网络作为实际系统的辨识模型，实际上也是系统的一个物理实现，可以用于在线控制。 所以，用神经网络方法进行辨识可以得到更符合实际的模型，且可以对其进行参数控制来获得更好的控制效果。而MATLAB提供的B

作者：李言俊 出版日期：2003 格式：pdg（需要超星浏览器） ps：有个哥们上传了个PPT格式的，被我下到了，那哥们也不做说明，真是让人生气！

随着用电信息采集系统建设进入深化应用阶段，低压配电网全景感知的精细化管理要求已大势所趋，低压配电网动态供电网络拓扑结构是智能台区深化应用的基础，而网络拓扑结构的动态在线识别一直是各供电企业的一大难题。为此提出了一种基于小波变换的特征提取的低压智能台区识别方法并研制了该系统。系统由智能感知终端、分支箱监测单元、表箱监测单元三部分组成，设备之间信息交互采用高速电力线载波通信方式，智能感知终端采用集中调度方式依次通知所辖设备发送脉冲电流特征信号，智能感知终端及分支箱监测单元的识别模块采用基于小波变换的特征提取技术自动识别脉冲电流特征信号，实现了低压智能台区隶属关系的自动识别。MATLAB仿真和现场试点结果表明：该方法能准确识别特征信号，可建立完整准确的动态供电网络拓扑结构，有效解决了载波识别技术跨台区通信串扰难题，为实现低压智能台区精细化管理提供基础数据支撑，对配电网的支撑应用达到了一个新的高度。

锂电池参数辨识方法，精度高，可用与嵌入式代码生成，可以使用simulink进行仿真验证

阶次已知的线性系统差分方程模型的参数辨识；阶次未知的线性系统差分方程模型的参数辨识的MATLAN程序＋仿真图片

应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法的系统辨识实验报告，包含概念理论及Matlab报告程序。完备的资料。你值得拥有。。。。。。