输出误差类模型基于最新估计信息的两阶段最小二乘递推辨识

摘要	第4-5页
Abstract	第5页
第1章 绪论	第8-12页
1.1 课题的来源及背景	第8-9页
1.2 输出误差类模型的研究现状	第9-10页
1.3 两阶段辨识思想的发展	第10-11页
1.4 本文的主要研究内容	第11-12页
第2章 输出误差模型的辨识	第12-22页
2.1 输出误差模型	第12-13页
2.2 基于辅助模型的最小二乘算法	第13-14页
2.3 两阶段最小二乘辨识算法	第14-16页
2.4 基于最新估计信息的两阶段最小二乘算法	第16-18页
2.5 仿真例子	第18-21页
2.6 本章小结	第21-22页
第3章 输出误差滑动平均模型的辨识	第22-33页
3.1 输出误差滑动平均模型	第22-23页
3.2 基于辅助模型的增广最小二乘算法	第23-24页
3.3 两阶段最小二乘辨识算法	第24-27页
3.4 基于最新估计信息的两阶段最小二乘算法	第27-30页
3.5 仿真例子	第30-32页
3.6 本章小结	第32-33页
第4章 输出误差自回归模型的辨识	第33-44页
4.1 输出误差自回归模型	第33-34页
4.2 基于辅助模型广义最小二乘算法	第34-35页
4.3 两阶段最小二乘算法	第35-38页
4.4 基于最新估计信息的两阶段最小二乘算法	第38-41页
4.5 仿真例子	第41-43页
4.6 本章小结	第43-44页
第5章 输出误差自回归滑动平均模型的辨识	第44-56页
5.1 输出误差自回归滑动平均模型	第44-45页
5.2 基于辅助模型的最小二乘算法	第45-46页
5.3 两阶段递推最小二乘算法	第46-49页
5.4 基于最新估计信息的两阶段递推最小二乘算法	第49-52页
5.5 仿真例子	第52-54页
5.6 本章小结	第54-56页
结论	第56-57页
参考文献	第57-62页
致谢	第62页