分数阶系统辨识,fractional-order system identification,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) fractional-order system identification 点击朗读

分数阶系统辨识

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2) non-integer order system identification 点击朗读

非整数阶系统辨识

3) system order identification 点击朗读

系统阶次辨识

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4) parameter identification of DPS 点击朗读

分布参数系统辨识

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5) system parameter identification 点击朗读

系统参数辨识

The ant system(AS) algorithm which is often applied to discrete space problem solving is introduced into system parameter identification problem solving in the continuous space.

将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解 ,定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法 ,并在线性系统参数辨识的实例仿真中得到了很好的结果 ,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景。

It is demonstrated that this algorithm can be applied to system parameter identification. 点击朗读

通过该算法的建立及与微分算法的比较 ,证明了基于反数字变换的线性控制系统参数辨识的可行性 ,并给出了相应的算法及仿真结

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6) non parametric system identification 点击朗读

非参数系统辨识

This paper proposes a rough evolutionary approach to non parametric system identification.

提出了一种用于非参数系统辨识的粗糙进化方法。

补充资料：分数阶积分与微分

分数阶积分与微分
og fractional integration and differentia-

分数阶积分的逆运算称为分数阶微分:若几介F，则f为F的:阶分数阶导数(na ctional deriVative).若0<戊0: ;、一上一f一工鱼一一添 r回几恤一t)’-(对f给予适当的限制;见!IL那里还包含算子人关于乌的估计). 下列定义(H.研几yl，1917)对可积的具有2二周期并在周期上具零均值的函数是方便的.设 f(x，一{采0cn“‘”’一艺‘、“‘”’，则f的以:>0)阶叭几贝积分(W亡ylintegl司)用式，，eC才月x 了_IX】~Z—!乙l 气!n)-定义;并且斑吞>0)阶导数尸用方程 d” fp(x)“~子二天一，(x) v一了dx”护”一户v，定义，这里n是大于刀的最小整数(应注意天(x)与几f(x)重合). 这些定义在广义函数论的框架中有进一步的发展.对周期的广义函数 f一艺‘毕切·分数阶积分灯=人的运算可据式(2)对一切实值:实现(若仪为负的，人f与“阶偏导数一致)且有关于参数“的半群性质. 在n维空间X中分数阶积分运算的类似式为R免业位势(Riesz potential;或俘挚掣积分恤把脚!of poten-tjal tyPe)) 。，，、，_.。r((n一“、/2、rf(x、八_I《Xl二兀一t‘今-二一二言~一二二一‘二.--~‘‘戈二‘~dt T’t以j乙)竺}X一艺r” ‘、，，X凡的逆运算称为“阶Riesz导数(Riesz derivati记).分数阶积分与微分l云.西加目如吻阳‘刃翻日由场，曰血-肠即;八p浦姗。HT即.脚.翻.比。月.中中epe。朋.碑旧曰皿e]，亦称分数次积分与微分积分与微分运算到分数阶情形的推广，设f为区间[a，bl上可积函数，并设I汀(x)为f在la，x]上的积分，而嵘f(x)为此_、f(x)在ta，xl上的积分.，=2，3，…，那么有，。子‘。=~二一亡‘一犷，r‘八月，。、Y、、门、卫_1 IX，一—1 IX一f，I吸tl“不.“浇无受D，111 IL“)了其中r间‘恤一I)!为r函数(手mi刀以丘山ctlon).上式右边对每个戊>0都有意义.等式(l)定义了f以a为始点的:阶分数阶积分(n习ctionalin噢州)或RI曰m以nn-Liou喇沮e积分(R~一Liou祖le int叩户1).对于复值参数:，算子叮被B.R记n艾Ir田(l时7)研究过，算子I:是线性的且有半群性质: 程「瑙(x)]二I:+，f(x).

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

系统辨识辨识系统分数阶系统分数阶统一系统分数阶微分系统

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 分数阶系统辨识 1) fractional-order system identification 分数阶系统辨识例句>> 2) non-integer order system identification 非整数阶系统辨识 3) system order identification 系统阶次辨识例句>> 4) parameter identification of DPS 分布参数系统辨识例句>> 5) system parameter identification 系统参数辨识 1. The ant system(AS) algorithm which is often applied to discrete space problem solving is introduced into system parameter identification problem solving in the continuous space. 将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解 ,定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法 ,并在线性系统参数辨识的实例仿真中得到了很好的结果 ,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景。 2. It is demonstrated that this algorithm can be applied to system parameter identification. 通过该算法的建立及与微分算法的比较 ,证明了基于反数字变换的线性控制系统参数辨识的可行性 ,并给出了相应的算法及仿真结更多例句>> 6) non parametric system identification 非参数系统辨识 1. This paper proposes a rough evolutionary approach to non parametric system identification. 提出了一种用于非参数系统辨识的粗糙进化方法。补充资料：分数阶积分与微分分数阶积分与微分 og fractional integration and differentia- 分数阶积分的逆运算称为分数阶微分:若几介F，则f为F的:阶分数阶导数(na ctional deriVative).若0<戊0: ;、一上一f一工鱼一一添 r回几恤一t)’-(对f给予适当的限制;见!IL那里还包含算子人关于乌的估计). 下列定义(H.研几yl，1917)对可积的具有2二周期并在周期上具零均值的函数是方便的.设 f(x，一{采0cn“‘”’一艺‘、“‘”’，则f的以:>0)阶叭几贝积分(W亡ylintegl司)用式，，eC才月x 了_IX】~Z—!乙l 气!n)-定义;并且斑吞>0)阶导数尸用方程 d” fp(x)“~子二天一，(x) v一了dx”护”一户v，定义，这里n是大于刀的最小整数(应注意天(x)与几f(x)重合). 这些定义在广义函数论的框架中有进一步的发展.对周期的广义函数 f一艺‘毕切·分数阶积分灯=人的运算可据式(2)对一切实值:实现(若仪为负的，人f与“阶偏导数一致)且有关于参数“的半群性质. 在n维空间X中分数阶积分运算的类似式为R免业位势(Riesz potential;或俘挚掣积分恤把脚!of poten-tjal tyPe)) 。，，、，_.。r((n一“、/2、rf(x、八_I《Xl二兀一t‘今-二一二言~一二二一‘二.--~‘‘戈二‘~dt T’t以j乙)竺}X一艺r” ‘、，，X凡的逆运算称为“阶Riesz导数(Riesz derivati记).分数阶积分与微分l云.西加目如吻阳‘刃翻日由场，曰血-肠即;八p浦姗。HT即.脚.翻.比。月.中中epe。朋.碑旧曰皿e]，亦称分数次积分与微分积分与微分运算到分数阶情形的推广，设f为区间[a，bl上可积函数，并设I汀(x)为f在la，x]上的积分，而嵘f(x)为此_、f(x)在ta，xl上的积分.，=2，3，…，那么有，。子‘。=~二一亡‘一犷，r‘八月，。、Y、、门、卫_1 IX，一—1 IX一f，I吸tl“不.“浇无受D，111 IL“)了其中r间‘恤一I)!为r函数(手mi刀以丘山ctlon).上式右边对每个戊>0都有意义.等式(l)定义了f以a为始点的:阶分数阶积分(n习ctionalin噢州)或RI曰m以nn-Liou喇沮e积分(R~一Liou祖le int叩户1).对于复值参数:，算子叮被B.R记n艾Ir田(l时7)研究过，算子I:是线性的且有半群性质: 程「瑙(x)]二I:+，f(x). 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

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