基于Tikhonov正则化的模糊系统辨识
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 系统辨识研究现状及发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 正则化理论研究现状及发展 | 第12页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 2. 正则化理论 | 第14-22页 |
| 2.1 反问题与不适定问题 | 第14-16页 |
| 2.1.1 反问题 | 第14-15页 |
| 2.1.2 不适定问题 | 第15-16页 |
| 2.2 Tikhonov正则化 | 第16-17页 |
| 2.3 具有正则矩阵的Bayes正则化 | 第17-21页 |
| 2.3.1 理论知识 | 第17-19页 |
| 2.3.2 算法与步骤 | 第19页 |
| 2.3.3 数值实例 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3.基于整体最小二乘法的不适定问题研究 | 第22-39页 |
| 3.1 最小二乘法 | 第22-23页 |
| 3.2 整体最小二乘法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 概述 | 第23页 |
| 3.2.2 基本理论 | 第23-24页 |
| 3.2.3 Tikhonov正则化整体最小二乘 | 第24-26页 |
| 3.2.4 整体最小二乘算法 | 第26-28页 |
| 3.3 蛙跳算法求取正则参数 | 第28-33页 |
| 3.3.1 智能优化算法简介 | 第28-29页 |
| 3.3.2 混合蛙跳算法 | 第29-30页 |
| 3.3.3 参数求解模型 | 第30-33页 |
| 3.4 仿真实例 | 第33-38页 |
| 3.4.1 算例一 | 第33页 |
| 3.4.2 算例二 | 第33-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4.Tikhonov正则化在系统辨识中的应用 | 第39-52页 |
| 4.1 模型知识 | 第39-40页 |
| 4.2 T-S模糊模型 | 第40-43页 |
| 4.2.1 系统描述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 系统前提结构及前件参数辨识 | 第41-42页 |
| 4.2.3 系统后件参数辨识 | 第42-43页 |
| 4.3 仿真数值分析 | 第43-51页 |
| 4.3.1 数值实例一 | 第43-47页 |
| 4.3.2 数值实例二 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5.结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59-60页 |
