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具有动态性和稀疏性的随机非线性系统变量选择

发布日期:2019-12-23 字号:  点击次数:

主讲人: 赵文虓

报告时间:2019122414:30

报告地点:青岛校区华岗苑东楼119报告厅

主讲人简介:赵文虓 中国科学院数学与系统科学研究院

2003年毕业于山东大学数学院,2008年于中国科学院数学与系统科学研究院获得博士学位,其后在清华大学做博士后研究,现中国科学院数学与系统科学研究院副研究员。研究方向:随机系统的建模与估计,包括变量选择与稀疏参数辨识、随机系统的递推估计与适应控制、分布式估计与优化等。赵文虓目前担任《系统科学与数学》编委、IEEE Control Systems Letters编委,IEEE CSS Conference Editorial Board编委以及 IEEE CSS 北京分会秘书长等学术兼职。

摘要:人们总希望能从表象下找到客观规律、从复杂现象背后找到关键特征,因此关键变量、关键因素的选择与提取成为其中的重要环节。如何贴合系统控制所关注对象的特点,把系统和数据的稀疏性、动态性和非线性纳入到这个问题中来,我们针对有代表性的非线性ARX系统(线性ARX系统、Hammerstein 系统为其特例)来研究上述问题:首先考虑这类系统的非参数辨识,构造递推局部最小二乘算法并给出收敛性分析,基于此,对这类系统的变量选择问题给出准则函数并证明所得估计同时具有“参数收敛”和“ 集收敛”,相关理论方法已应用于实际工程问题。


【 作者:数学与交叉科学研究中心  来源:数学与交叉科学研究中心   责任编辑:刘芳 】

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