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不確定性環(huán)境下維納模型的隨機(jī)變分貝葉斯學(xué)習(xí)

自動化學(xué)報 頁數(shù)： 14 2022-07-08
摘要： 多重不確定性環(huán)境下的非線性系統(tǒng)辨識是一個開放問題.貝葉斯學(xué)習(xí)在描述、處理不確定性方面具有顯著優(yōu)勢,已在線性系統(tǒng)辨識方面得到廣泛應(yīng)用,但在非線性系統(tǒng)辨識的應(yīng)用較少,且面臨概率估計(jì)復(fù)雜、計(jì)算量大等難題.針對上述問題,以典型維納(Wiener)非線性過程為對象,提出基于隨機(jī)變分貝葉斯的非線性系統(tǒng)辨識方法.首先對過程噪聲、測量噪聲以及參數(shù)不確定性進(jìn)行概率描述;然后利用隨機(jī)變分貝葉斯方法... （共14頁）

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