本文考察Hammerstein系统、Wiener系统和非线性带外源输入的自回归系统(autoregressive system with exogenous input,ARX)等常见的随机非线性系统的递推辨识和因特网PageRank的分布式、随机化算法.对非线性系统分别构造递推辨识算法,...本文考察Hammerstein系统、Wiener系统和非线性带外源输入的自回归系统(autoregressive system with exogenous input,ARX)等常见的随机非线性系统的递推辨识和因特网PageRank的分布式、随机化算法.对非线性系统分别构造递推辨识算法,证明了估计的强一致性;对因特网PageRank的分布式、随机化算法,给出估计的强一致性和收敛速度;在此基础上,总结了这类问题的统一处理框架–将辨识(估计)问题转化为函数求根、进而基于随机逼近构造算法得到强一致的递推辨识;最后,通过数值例子来验证算法的有效性.展开更多
在非参数统计中,局部多项式回归是重要的工具,然而以往研究的算法基本都是非递推的.本文研究递推的局部线性回归估计及其应用.首先推导出递推算法,给出了回归函数及其导函数的非参数估计.在一定的条件下,证明了算法的强一致性.并且通过...在非参数统计中,局部多项式回归是重要的工具,然而以往研究的算法基本都是非递推的.本文研究递推的局部线性回归估计及其应用.首先推导出递推算法,给出了回归函数及其导函数的非参数估计.在一定的条件下,证明了算法的强一致性.并且通过仿真例子研究了它在非线性条件异方差模型的回归函数估计和非线性ARX(nonlinearautoregressive system with exogenous inputs,NARX)系统辨识中的应用.展开更多
文摘本文考察Hammerstein系统、Wiener系统和非线性带外源输入的自回归系统(autoregressive system with exogenous input,ARX)等常见的随机非线性系统的递推辨识和因特网PageRank的分布式、随机化算法.对非线性系统分别构造递推辨识算法,证明了估计的强一致性;对因特网PageRank的分布式、随机化算法,给出估计的强一致性和收敛速度;在此基础上,总结了这类问题的统一处理框架–将辨识(估计)问题转化为函数求根、进而基于随机逼近构造算法得到强一致的递推辨识;最后,通过数值例子来验证算法的有效性.
文摘在非参数统计中,局部多项式回归是重要的工具,然而以往研究的算法基本都是非递推的.本文研究递推的局部线性回归估计及其应用.首先推导出递推算法,给出了回归函数及其导函数的非参数估计.在一定的条件下,证明了算法的强一致性.并且通过仿真例子研究了它在非线性条件异方差模型的回归函数估计和非线性ARX(nonlinearautoregressive system with exogenous inputs,NARX)系统辨识中的应用.
