| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第5-17页 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 | 第5-6页 |
| 1.2 系统辨识概述 | 第6-14页 |
| 1.2.1 经典辨识方法介绍 | 第6-10页 |
| 1.2.2 模块化非线性系统辨识方法概述 | 第10-12页 |
| 1.2.3 双率/多率系统辨识方法概述 | 第12-14页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第14-17页 |
| 第二章 双率采样Hammerstein CAR模型的最小二乘辨识方法 | 第17-31页 |
| 2.1 双率采样Hammerstein模型的描述 | 第17-18页 |
| 2.2 基于递阶辨识原理的最小二乘法 | 第18-22页 |
| 2.3 基于关键变量分离原理的最小二乘法 | 第22-24页 |
| 2.4 仿真实验 | 第24-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-31页 |
| 第三章 Hammerstein模型的随机梯度辨识方法 | 第31-39页 |
| 3.1 随机梯度算法 | 第31-32页 |
| 3.2 多新息随机梯度算法 | 第32-34页 |
| 3.3 仿真实验 | 第34-37页 |
| 3.4 小结 | 第37-39页 |
| 第四章 结论与展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |