| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| ·本课题的研究背景 | 第14页 |
| ·系统辨识方法的发展 | 第14-18页 |
| ·辨识的历史及发展状况 | 第14-15页 |
| ·非线性模型的分类 | 第15-17页 |
| ·非线性系统辨识的发展 | 第17-18页 |
| ·本论文的工作 | 第18-19页 |
| 第二章 基于最小二乘方法的多种Hammerstein模型辨识 | 第19-45页 |
| ·系统辨识的简介 | 第19-23页 |
| ·辨识的基本步骤 | 第19-20页 |
| ·辨识实验的设计 | 第20-22页 |
| ·辨识方法的性能要求 | 第22-23页 |
| ·基于最小二乘法的辨识算法 | 第23-30页 |
| ·基本的最小二乘法 | 第23-25页 |
| ·递推的最小二乘法 | 第25-27页 |
| ·辅助模型法 | 第27-30页 |
| ·一种实际对象的非线性模型辨识 | 第30-39页 |
| ·一些Hammerstein模型的介绍与辨识 | 第39-44页 |
| ·Hammerstein CARAR模型的辨识 | 第39-41页 |
| ·Hammerstein CARMA模型的辨识 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于粒子群及其改进方法的Hammerstein模型辨识 | 第45-69页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·粒子群算法的介绍 | 第45-47页 |
| ·PSO算法的分析 | 第47-48页 |
| ·PSO算法的改进 | 第48-52页 |
| ·惯性权重改进的PSO算法 | 第48-49页 |
| ·带收缩因子的改进的PSO算法 | 第49页 |
| ·保证全局收敛的改进的PSO算法 | 第49-52页 |
| ·有着统一非线性特性的Hammerstein模型辨识 | 第52-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第四章 Wiener模型辨识 | 第69-75页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·基于PSO算法的Wiener模型辨识 | 第69-72页 |
| ·Wiener模型辨识问题描述 | 第69-70页 |
| ·Wiener模型辨识的仿真 | 第70-72页 |
| ·辨识Wiener模型的二步法 | 第72-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者和导师简介 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83-84页 |
