空間辨識領(lǐng)域?qū)�業(yè)論文文獻(xiàn)有多少

　　完成一篇空間辨識論文少不了要適當(dāng)?shù)囊�用別人的工作，這樣才能滿足學(xué)術(shù)規(guī)范，在完成論文時(shí)候，作者要對參考文獻(xiàn)進(jìn)行必要的整理，還要善于使用參考文獻(xiàn)，那么空間辨識領(lǐng)域?qū)�業(yè)論文文獻(xiàn)有多少?學(xué)術(shù)顧問在此介紹：這方面文獻(xiàn)還是很多的，下面的文獻(xiàn)是作者可作為參考的：

　　文獻(xiàn)一、子空間辨識方法在Hammerstein-Wiener系統(tǒng)中的應(yīng)用

　　摘要 針對Hammerstein-Wiener系統(tǒng),提出一種適用的子空間辨識方法.該方法基于閉環(huán)Hammerstein-Wiener模型,通過遞歸變換從Hankel矩陣中獲取子空間預(yù)測輸出,進(jìn)而得到系統(tǒng)矩陣.通過生物發(fā)酵反應(yīng)器的仿真結(jié)果說明了該方法的優(yōu)越性.

　　關(guān)鍵詞子空間辨識 子空間預(yù)測輸出 Hammerstein-Wiener系統(tǒng) 生物發(fā)酵反應(yīng)器

　　文獻(xiàn)二、基于Laguerre濾波器的核范數(shù)子空間辨識

　　摘要 連續(xù)時(shí)間隨機(jī)系統(tǒng)是指各個(gè)變量是時(shí)間的連續(xù)函數(shù)并且狀態(tài)和輸出向量受到噪聲干擾的動態(tài)系統(tǒng).由于生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)以及物理學(xué)等領(lǐng)域都存在連續(xù)隨機(jī)的現(xiàn)象,連續(xù)時(shí)間隨機(jī)系統(tǒng)的辨識受到了各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的廣泛關(guān)注.本文針對連續(xù)時(shí)間隨機(jī)系統(tǒng)提出一種基于Laguerre濾波器的核范數(shù)子空間辨識方法.首先,采用Laguerre濾波器獲得系統(tǒng)的輸入輸出矩陣方程.然后,通過核范數(shù)最小化方法代替主奇異值的截?cái)喃@得低秩矩陣逼近,并利用交替方向乘子法求解此優(yōu)化問題.最后,采用最小二乘法和殘差分析法分別得到模型的系統(tǒng)矩陣和噪聲強(qiáng)度.仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性、精確性及比較優(yōu)勢.

　　關(guān)鍵詞子空間辨識 Laguerre濾波器 核范數(shù) 連續(xù)時(shí)間隨機(jī)系統(tǒng) 時(shí)不變系統(tǒng)

　　文獻(xiàn)三、基于非線性狀態(tài)空間辨識的氣動彈性模型降階

　　摘要 高維、非線性氣動彈性系統(tǒng)的模型降階是當(dāng)前氣動彈性力學(xué)與控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一.然而國內(nèi)外現(xiàn)有的非線性模型降階方法仍存在辨識算法復(fù)雜、精度有待提高等問題.本研究提出了一種基于非線性狀態(tài)空間辨識的跨音速氣動彈性模型降階方法.首先,該方法基于非定�？諝鈩恿Φ膯挝幻}沖響應(yīng)數(shù)據(jù),采用特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法對非線性狀態(tài)空間模型的線性動力學(xué)部分進(jìn)行系統(tǒng)辨識.其次,引入狀態(tài)和控制輸入的非線性函數(shù),采用優(yōu)化算法對非線性函數(shù)的系數(shù)矩陣進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而得到考慮非線性效應(yīng)的空氣動力降階模型.

　　關(guān)鍵詞氣動彈性力學(xué) 顫振 模型降階 系統(tǒng)辨識

　　以上是空間辨識領(lǐng)域論文文獻(xiàn)，可接收這一領(lǐng)域論文的刊物也是很多的，為此學(xué)術(shù)顧問推薦了一本空間辨識論文投稿期刊：《力學(xué)學(xué)報(bào)》是力學(xué)學(xué)科的綜合性學(xué)術(shù)刊物。主要刊載：在理論上、方法上以及對國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)方面，具有創(chuàng)造性的力學(xué)理論、實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用研究論文，綜述性的專題論文以及研究簡報(bào)，學(xué)術(shù)討論等，讀者對象主要為從事力學(xué)工作的科研人員、高等院校師生以及工程技術(shù)人員。

轉(zhuǎn)載請注明來自發(fā)表學(xué)術(shù)論文網(wǎng)：http:///lwbk/25847.html