winner 模型的辨识

最小二乘辨识实例（模型+matlab代码）

基于改性后渣土的非线性本构关系,建立了盾构机土仓压力控制模型。根据现场观测的土仓压力、螺旋输送机转速和盾构机推进速度数据,提出了基于遗传算法的土仓压力控制模型参数辨识方法。工程实践应用结果表明,所建立

仅适合初学者 包含四个程序 递推最小二乘法、递推增广最小二乘法、遗忘因子递推最小二乘法、遗忘因子递推增广最小二乘法

通过施加固定脉冲的占空比，测量电流及电压，计算定子电阻。分别施加三组脉冲，测试获得线电感Lab、Lbc、Lca，并根据线电感以及角度，计算Ld及Lq。采用转速、电流双闭环控制，在空载情况下，转矩电流很

对含有不可观测量的同步发电机模型基本参数进行辨识,需要求解复杂的微分方程组,增加了辨识难度。提出一种由可观测量表示的同步发电机阻抗矩阵传递函数模型,简化了参数辨识方法,减小了辨识的计算量。利用阻抗实部

针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用PSO算法强大的优化能力,通过对算法的改进,将过程模型的每个参数作为微粒群体中

第卷第期 计算机应用与软件 年月 基于卷积神经网络模型的手写数字辨识算法研究 张 烁 张 荣 山西青年职业学院计算机系 山西太原 山西医科大学计算机教学部 山西太原 摘 要 针对目前基于卷积神经网络模

根据同步发电机励磁系统辨识要求,设计了一套低功耗、低成本、多通道模型辨识仪。仪器由数据采集卡和上位机模型辨识软件组成。数据采集卡以单片机MSP430F2274为核心元件,在上位机控制下,可实现工作参数

针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设定输入回归长度,对系统模型进行过参数化,得到一个高维的辨识模

针对Prony算法辨识传递函数的模型阶数选取问题,首先选取一个阶数初始值，然后在模型阶数取初始值条件下对输出信号进行Prony分析，最终依据SNR值及留数模值，得到适合的模型阶数。对典型传递函数的仿真