1) Forgetting Factor Recursive Least-squares
遗忘因子递推最小二乘法
1.
In the method, Forgetting Factor Recursive Least-squares algorithm is used to estimate time-varying parameters The Simulation result shows the change tendency of the parameters according to time.
采用遗忘因子递推最小二乘法辨识算法跟踪时变参数,仿真并给出参数变化曲线。
3) recursive forgetting factor method
带固定遗忘因子的递推最小二乘法
1.
Aimed at the pneumatic position servo system with pole-placement adaptive control,its on-line identification was investigated by using recursive forgetting factor method(RFF) and amendatory square root method.
针对采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统,分别应用带固定遗忘因子的递推最小二乘法和修正平方根法的辨识方法对其进行在线辨识研究。
4) recursive least square filtering with forgetting factor
带遗忘因子的递推最小二乘滤波
5) forgetting factor least square algorithm
遗忘因子最小二乘法
6) RFF algorithm
递归遗忘最小二乘法
1.
A mixed identification method, which extends the range of application of RFF algorithm, combining RFF algorithm with mutual correlation technique is presented for time-varying systems with dominant time delay.
对具有时变特性的大纯滞后对象进行参数估计是系统辨识的一项重要课题,该文结合递归遗忘最小二乘法和互相关函数,提出了一种联合辨识算法,该方法扩展了递归遗忘最小二乘算法的应用范围。
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