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基于高斯混合模型聚类的非均匀采样系统的多模型切换辨识

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2022-06-29

Journal:控制与决策

Affiliation of Author(s):电子信息与电气工程学部

Abstract:从概率统计方法出发,提出了一种基于高斯混合模型聚类与递推最小二乘算法的非均匀采样系统的多模型建模方法.首先,采用高斯混合模型作为调度函数,使用极大似然估计算法(EM)迭代更新估计高斯混合模型中参数,从而通过每个子系统的高斯概率密度函数计算和比较来确定子系统的激活情况;其次,采用递推最小二乘算法估计局部子系统参数;第三,使用鞅收敛定理对提出的算法性能进行了分析;最后,通过非均匀采样系统的多模型建模来证明本文提出方法的有效性.

Note:新增回溯数据

Pre One:基于目标函数的递推子空间辨识算法

Next One:Exponential stabilization of nonlinear switched systems with actuator