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一种含有异常值数据的鲁棒辨识算法
1
作者
吴旭光
杨益军
石峰
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第3期430-434,共5页
在回归问题中,当存在坏数据或异常值时,Huber方法是一种有效的稳健估计方法。将Huber的极小极大方法推广到ARX模型的参数鲁棒辨识,并得到了系统参数的不确定性区间的估计,最后给出了仿真算例。
关键词
鲁棒辨识
参数估计
异常值
回归
不确定性区间
下载PDF
职称材料
题名
一种含有异常值数据的鲁棒辨识算法
1
作者
吴旭光
杨益军
石峰
机构
西北工业大学
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第3期430-434,共5页
基金
国家自然科学基金
航空科学基金
文摘
在回归问题中,当存在坏数据或异常值时,Huber方法是一种有效的稳健估计方法。将Huber的极小极大方法推广到ARX模型的参数鲁棒辨识,并得到了系统参数的不确定性区间的估计,最后给出了仿真算例。
关键词
鲁棒辨识
参数估计
异常值
回归
不确定性区间
Keywords
abnormality
,
robust identification
,
uncertainty interval
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种含有异常值数据的鲁棒辨识算法
吴旭光
杨益军
石峰
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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