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理学院系统辨识论坛暨江南讲坛第68讲:随机复杂系统的高效高精度辨识

发布日期:2024-10-31 来源:理学院 文:理学院;审核:陈晶
2024 11
1 主题 随机复杂系统的高效高精度辨识
主讲 牟必强 时间 10:30
地点 钱伟长楼201 短标题 理学院系统辨识论坛暨江南讲坛第68讲:随机复杂系统的高效高精度辨识

讲座题目:随机复杂系统的高效高精度辨识

主讲嘉宾:牟必强

讲座时间:2024111日(星期10:30

讲座地点:钱伟长楼201会议室


欢迎感兴趣的师生参加聆听!


江南大学学院

20241031


主讲嘉宾简介:

牟必强,中国科学院数学与系统betway必威官方网站app院副研究员,2008年毕业于四川大学获工学学士学位,2013年在中国科学院数学与系统betway必威官方网站app院获理学博士学位,研究兴趣包括系统辨识、机器学习、定位和位姿估计等。


报告内容摘要:

均方误差是衡量辨识方法好坏的核心评判指标。根据均方误差可以表示为偏差的平方和方差两部分,辨识方法的好坏可以从方差和偏差两方面来刻画。对于线性系统,经典辨识方法虽然无偏,但是方差等比于回归矩阵的条件数,因此在病态输入、小样本、低信噪比等情形下,估计的方差非常大。正则化方法通过利用模型先验知识,增加少量偏差但显著降低方差,从而实现大幅降低估计的均方误差。对于强非线性模型、回归向量与噪声相关、自相关噪声以及输入端噪声等情形,经典辨识方法存在不能完全消除的偏差,导致均方误差不趋向于零。针对模块非线性系统和参数非线性系统,分别建立了相关解耦方法、两步辨识方法等能完全消除偏差的辨识方法,从理论上能保证估计算法的全局收敛性


阅读() (编辑:理学院)

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