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专利名称：基于数据滤波的极大似然遗忘随机梯度估计算法专利类型：发明专利
发明人：李俊红,杨奕,李晨,王娟,张晴,罗松,芦志亮,胡世梅,凌
舟鹏
申请号：CN201610333850.2申请日：20160519公开号：CN106021193A公开日：20161012
摘要：本发明公开了一种基于数据滤波的极大似然遗忘随机梯度估计算法，包括根据图一“卜克斯‑詹金斯”系统模型图，得出“卜克斯‑詹金斯”辨识模型；对“卜克斯‑詹金斯”辨识模型进行滤波处理，得到一个输出误差滑动平均系统，同时可得到噪声项的辨识模型；构建基于数据滤波的极大似然遗忘随机梯度估计算法df‑f‑ml‑sg流程图；根据所构建df‑f‑ml‑sg流程图，设计出一套基于数据滤波的极大似然遗忘随机梯度估计算法。本发明计算准确，适用于“卜克斯‑詹金斯”系统。
申请人：南通大学
地址：226019 江苏省南通市啬园路9号
国籍：CN
代理机构：南通市永通专利事务所
代理人：葛雷
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