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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

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