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本文研究了可分离非线性模型的递推辨识算法,针对该类模型具有的特殊结构,提出了RLM-RLS算法,该算法在每次迭代的过程中,先使用RLM(Recursive Levenberg-Marquardt)算法更新所有的参数,再使用RLS(Recursive LeastSquares)算法更新线性参数,并将RLM-RLS算法与Asirvadam等提出的HRLM(Hybrid Recursive Levenberg-Marquardt)算法进行了对比,数值实验结果表明,提出的算法在预测精度上要优于HRLM算法,而且具有更快的收敛速度。
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Year： 2020
Language： Chinese
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