| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题研究背景 | 第12-15页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·问题的提出 | 第12-13页 |
| ·激光陀螺温度误差模型的研究动态及问题本质 | 第13-15页 |
| ·非线性系统辨识的研究现状 | 第15-18页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·非参数模型辨识方法 | 第16-18页 |
| ·局部建模方法 | 第18页 |
| ·课题主要研究思路 | 第18-19页 |
| ·本文主要工作和内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 局部建模方法 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·核估计方法 | 第22-25页 |
| ·局部多项式建模 | 第25-26页 |
| ·不同的性能评价准则 | 第26-29页 |
| ·MSE和MISE准则 | 第26页 |
| ·均方预测误差准则 | 第26-28页 |
| ·The Worst-Case MSE准则 | 第28-29页 |
| ·DWO方法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 DWO建模方法的研究 | 第30-40页 |
| ·DWO方法 | 第30-32页 |
| ·模型形式 | 第30页 |
| ·权值选择的标准 | 第30-31页 |
| ·凸性 | 第31页 |
| ·基于需要的模型(Model on Demand) | 第31-32页 |
| ·特殊函数类 | 第32-33页 |
| ·基本函数的线性组合 | 第32页 |
| ·局部光滑函数类 | 第32-33页 |
| ·真实的噪声模型 | 第33页 |
| ·DWO算法 | 第33-37页 |
| ·最小化the worst-case MSE的上确界 | 第33-35页 |
| ·利用关于函数和梯度值的先验知识 | 第35-36页 |
| ·真实的噪声模型 | 第36-37页 |
| ·解的性质及应用 | 第37-39页 |
| ·解的性质 | 第37-38页 |
| ·DWO方法在动态系统中的应用 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于最小概率DWO的激光陀螺温度误差模型辨识 | 第40-51页 |
| ·基于最小概率DWO方法 | 第40-45页 |
| ·最小概率DWO原理 | 第40-43页 |
| ·最小概率DWO算法 | 第43-44页 |
| ·未知噪声分布 | 第44-45页 |
| ·激光陀螺温度误差机理 | 第45-46页 |
| ·最小概率DWO方法在激光陀螺温度误差建模中的应用 | 第46-50页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·实验数据 | 第46-47页 |
| ·算法与实现 | 第47页 |
| ·辨识结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 带宽的选择 | 第51-62页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·全局准则 | 第51-56页 |
| ·CV准则 | 第52-53页 |
| ·AIC准则 | 第53页 |
| ·FPE准则 | 第53-54页 |
| ·Corrected AIC准则 | 第54-55页 |
| ·Corrected AIC准则的算法与实现 | 第55-56页 |
| ·局部准则 | 第56-60页 |
| ·经验方法 | 第56-57页 |
| ·LCV准则 | 第57-60页 |
| ·不同准则下的辨识情况比较 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第69页 |
