没有参数的系统辨识方法与模型估计方式
来源期刊：控制与决策2011年第10期
论文作者：刘开第 庞彦军 马丽涛
文章页码：1459 - 2930
关键词：系统辨识;无参数辨识;指标分类权;分类一致性;学习算法;
摘 要：基于模型类/参数模式的传统系统辨识,虽然囊括了系统辨识几乎所有的成果,理论也趋于成熟,但不宜使用在空间中分布不均匀且数量相对少的数据.鉴于此,提出针对这类数据建模的无参数系统辨识研究方向,讨论基于代表点和加权距离的无参数系统辨识方法,给出基于分类一致性准则的模型估计方式.与传统系统辨识的区别是,"没有参数"并且从实质上改变估计模型的方式.用IRIS,Breast Cancer等典型数据检验了模型的有效性.
刘开第，庞彦军，马丽涛
河北工程大学不确定数学研究所
摘 要：基于模型类/参数模式的传统系统辨识,虽然囊括了系统辨识几乎所有的成果,理论也趋于成熟,但不宜使用在空间中分布不均匀且数量相对少的数据.鉴于此,提出针对这类数据建模的无参数系统辨识研究方向,讨论基于代表点和加权距离的无参数系统辨识方法,给出基于分类一致性准则的模型估计方式.与传统系统辨识的区别是,"没有参数"并且从实质上改变估计模型的方式.用IRIS,Breast Cancer等典型数据检验了模型的有效性.
关键词：系统辨识;无参数辨识;指标分类权;分类一致性;学习算法;
