搜索结果: 1-9 共查到“随机逼近”相关记录9条 . 查询时间(0.077 秒)
随机非线性系统的辨识与分布式动态随机逼近
系统辨识 随机非线性系统 分布式动态随机逼近
<
2022/1/26
“系统辨识”旨在利用输入-输出数据建立系统的数学模型。一般说来，实际系统是时变的、非线性的、且存在随机干扰，而线性系统只是实际系统在工作点附近的近似，因而从随机、非线性角度研究辨识问题有重要的科学意义和实际应用价值。当前，基于网络的分布式估计与优化是多个学科交叉研究的热点，但当目标函数的极小值点可能随时间变化时，还缺少相应的理论工具。
多个体随机逼近算法的理论研究
多个体系统 随机性 平衡点
<
2021/8/11
多个体系统在自然界和社会经济领域中无处不在。由于实际系统不可避免受噪声影响，如何需要消除噪声影响成为多个体系统研究的一个核心问题。一种有效的算法为随机逼近算法，它含有一个增益因子用来平滑噪声的影响。目前，多个体随机逼近算法在工程中已有广泛应用，例如无线传感器网络的分布式计算，以及多个卫星、车辆和机器人的编队控制等，但理论研究远未完备。
对于测量噪声方差未知的捷联惯导系统（SINS），采用常规Kalman滤波进行初始对准会造成较大状态估计误差，甚至使滤波器发散。为了解决系统测量噪声方差未知或不确切知道时SINS的误差估计问题，本文提出一种基于随机逼近的自适应滤波方法。该方法将Robbins-Monro算法与Kalman滤波相结合，通过简化求逆运算，解决了系统观测噪声特性未知情况下SINS的误差估计问题，并提高了算法的数值稳定性。仿...
随机逼近用于中心设计的一种新方法
电路CAD 中心设计 最优化设计
<
2009/9/23
本文提出了一种新的中心设计方法。该方法将一维搜索法与随机逼近优化法相结合,利用二次模型对参数空间上电路的响应进行近似,采用相关抽样和二次模型对设计参数的不同中心值进行Monte carlo分析,估计电路的成品率。实例表明,该方法收敛较快,进行优化设计所需时间较少。
设J是函数f:R~n→R的梯度f_x的零集.在相当一般的条件下,当k→∞时,随机逼近算法使得d(f(x_k),f(J))→0.首先,讨论了k→∞时,d(f(x_k),f(J))→0蕴涵k→∞时,d(x_k,J)→0的收敛条件.证明了如果f_x是连续的且f(J)是无处稠密的.那么蕴涵存在.然后,证明了Sard定理的增强型式,作为特殊情况,证明了两个独立充分条件回答了先前的问题:如果f是C~1函数且 ...
相关噪声下随机逼近的渐近正态性
<
2007/8/27
本文讨论当回归函数的量测误差为 ARMA 过程时的修改了的 Robbins-Monro 过程,除了几个关于收敛速度方面的结果外,主要内容是证明算法的渐近正态性。
量测误差为 ARMA 过程的随机逼近
<
2007/8/27
为了求回归方程 h(x)=0的根 x~0,根据对回归函数 h(·)的量测,在 i 时刻对x~0的估计为 x_i,在 i+1时刻对回归函数在 x_i 处进行量测,但量测量 y_(i+1)带有误差ε_i:y_(i+1)=h(x_i)+ε_i,而误差是相关的,构成一个 ARMA 过程:ε_(n+1)+D_1ε_n+…+D_dε_(n-d+1)=ω_(n+1)(x_n,ω)+C_1ω_n(x_(n-1),...
参数Markov决策过程的随机逼近算法
参数Markov决策过程 随机逼近 平均报酬
<
2012/11/16
讨论平均报酬参数马氏决策过程的随机梯度算法,利用与折扣报酬的关系,给出了目标函数的梯度的一个新的表达式.同时得到了基于单一样本路径的随机逼近算法,最后证明了算法以概率1收敛到其梯度.