Nonlinear System Identification Using Quasi-ARX RBFN Models with a Parameter-Classified Scheme
المؤلفون المشاركون
Wang, Lan
Hu, Jinglu
Dobaie, A.
Cheng, Yu
Liang, Jinling
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Quasi-linear autoregressive with exogenous inputs (Quasi-ARX) models have received considerable attention for their usefulness in nonlinear system identification and control.
In this paper, identification methods of quasi-ARX type models are reviewed and categorized in three main groups, and a two-step learning approach is proposed as an extension of the parameter-classified methods to identify the quasi-ARX radial basis function network (RBFN) model.
Firstly, a clustering method is utilized to provide statistical properties of the dataset for determining the parameters nonlinear to the model, which are interpreted meaningfully in the sense of interpolation parameters of a local linear model.
Secondly, support vector regression is used to estimate the parameters linear to the model; meanwhile, an explicit kernel mapping is given in terms of the nonlinear parameter identification procedure, in which the model is transformed from the nonlinear-in-nature to the linear-in-parameter.
Numerical and real cases are carried out finally to demonstrate the effectiveness and generalization ability of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Lan& Cheng, Yu& Hu, Jinglu& Liang, Jinling& Dobaie, A.. 2017. Nonlinear System Identification Using Quasi-ARX RBFN Models with a Parameter-Classified Scheme. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143495
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Lan…[et al.]. Nonlinear System Identification Using Quasi-ARX RBFN Models with a Parameter-Classified Scheme. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143495
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Lan& Cheng, Yu& Hu, Jinglu& Liang, Jinling& Dobaie, A.. Nonlinear System Identification Using Quasi-ARX RBFN Models with a Parameter-Classified Scheme. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143495
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143495
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر