基于非正交核函數(shù)的NARX系統(tǒng)辨識

摘要： 針對非線性自回歸模型(Nonlinear Auto-Regressive with extrainput,NARX)系統(tǒng)辨識問題,利用非正交的方法來構造較為稀疏的逼近NARX模型的徑向基函數(shù)模型。
與已有的徑向基或其他的核模型只采用同一固定的尺度不同,采用多個尺度,通過最小化當前訓練誤差,選擇最佳的核中心和尺度參數(shù)。
在學習過程中,采用非正交核函數(shù)的方法進行模型逐步回歸。 （共6頁）