1) bilinear Hammerstein model
双线性Hammerstein模型
1.
In this paper,for a class of bilinear Hammerstein model which has characteristic of static nonlinear gain zero point symmetry,an integrated identification method combined steady state with dynamic identification is introduced.
对于一类静态非线性增益具有原点对称特性的双线性Hammerstein模型 ,提出了一种稳态与动态辨识相结合的集成辨识方法 。
2) MISO bilinear Hammerstein model
MISO双线性Hammerstein模型
1.
Aim To infroduce an integrated identification method combined steady-state with dynamic identification for a class of MISO bilinear Hammerstein model which has charcteristic of static nonlinear gain zero point symmetry.
结论集成辨识方法可用于解决一类MISO双线性Hammerstein模型的辨识问题,易于实现。
3) nonlinear Hammerstein model
非线性Hammerstein模型
4) Hammerstein model
Hammerstein模型
1.
Determinating Hammerstein model structure of exhaust gas oxygen sensor;
废气氧传感器Hammerstein模型结构的确定
2.
A model-predictive control method based on hybrid neural networks for nonlinear systems described by Hammerstein model;
具有Hammerstein模型描述的非线性系统的基于混合神经网络的预测控制
3.
Predictive functional control based on wavelet function and Hammerstein model
基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制
5) Hammerstein models
Hammerstein模型
1.
Nonlinear predictive functional control using Hammerstein models;
基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制
2.
Study on Nonlinear Predictive Control of Hammerstein Models;
Hammerstein模型非线性预测控制的研究
3.
New identification method of nonlinear systems based on Hammerstein models;
基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法
6) Wiener-Hammerstein model
Wiener-Hammerstein模型
1.
New method for identification of Wiener-Hammerstein model;
一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法
2.
The complex Wiener-Hammerstein model(WHM) was adopted to describe the input-output relationship of unknown HPA and a power series model with memory(PSMWM) was used to approximate the HPA expressed by WHM in base-band.
应用基带里的复数Wiener-Hammerstein模型(WHM)描述未知HPA的输入输出关系,并用一个有记忆的幂级数模型(PSMWM)去近似这个HPA,进而通过赤池情报量准则(AIC)来确定有记忆幂级数模型的阶数,应用递推最小二乘法在线估计HPA特性的参数。
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
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