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【2h】

An Adaptive Orthogonal Least Squares Algorithm for Model Subset Selection and Nonlinear System Identification

机译:一种用于模型子集选择和非线性系统辨识的自适应正交最小二乘算法

摘要

A new adaptive orthogonal least squares (AOLS) algorithm is proposed for model subset selection and nonlinear system identification. Model subset selection, or model structure detection, is a key step in any identification procedure and consists of detecting and selecting significant model terms from a redundant candidate model term set to determine a parsimonious final model............
机译:提出了一种新的自适应正交最小二乘算法,用于模型子集选择和非线性系统辨识。模型子集选择或模型结构检测是任何识别过程中的关键步骤,包括从冗余的候选模型项集中检测和选择重要的模型项,以确定简约的最终模型。 。

著录项

  • 作者

    Wei H. L.; Billings S.A.;

  • 作者单位
  • 年度 2005
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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