1) gradual reducing memory recursion
渐消记忆递推
2) recursive algorithm with gradual reducing memory
渐消记忆递推算法
1.
In this method, first, the initial plant parameter is identified with for stage of feeding wood in constant low speed, on the base, the closed-loop self-tuning control is realized by recursive algorithm with gradual reducing memory, it g.
在此基础上，应用渐消记忆递推算法进行闭环自校正控制，以保证带锯交流电机负载电流在工艺条件允许的最大电流下工作，从而确保木材据割的质量和产量，提高经济效益。
3) recursive least square filtering with fading factor
渐消记忆递推最小二乘滤波
4) Eliminate to remember gradually of pass and push minimum two multiplications
渐消记忆的递推最小二乘法
5) eliminating memory recurrence method
消记忆递推法
6) regression memory
渐消记忆
1.
The main formulae, for the real time sequential algorithm of the regression memory, that consider the influence of the new observations on the unknown parameter rather than the older observations and the real time sequential algorit.
文中基于序贯算法 ,针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计 ,导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式 ,以达到快速计算的目的。
补充资料：递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述：
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条