1) two-stage recursive
两级递推
2) two-step recursive filtering
两步递推滤波
1.
The model of vehicular autonomic navigation system and dead reckoning (DR) algorithm based on two-step recursive filtering are proposed in this paper.
给出了基于两步递推滤波的车辆自主式导航系统模型及其航位递推算法。
3) two-step recursive identification
两步递推辨识
1.
A new algorithm for multi-input multi-output linear systems, pseudolinear symmetric successive overrelaxation type of two-step recursive identification algorithm, is proposed in this paper.
本文提出一种线性系统拟线性对称超松弛形两步递推辨识新算法,并对其收敛性应用常微分方程的方法进行了分析,仿真结果表明算法和本文的收敛定理是一致的。
4) two-stage optimal principle
两级递阶优化
5) Two-Level Drama
两级递阶软对策
1.
A Two-Level Drama and Its Applications in Conflict Analysis;
两级递阶软对策模型及其在冲突分析中的应用
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