词条 | 可辨识性 |
释义 | kebianshixing 可辨识性(卷名:自动控制与系统工程) identifiability 模型能否通过输入输出数据唯一确定的性质。可辨识性是系统辨识的中心问题。对不可辨识的模型,进行其他的辨识研究是没有意义的。对于一个模型来说,有两种可辨识性:结构可辨识性和参数可辨识性。 结构可辨识性 又称先验可辨识性。给定模型的形式,例如一般的动态模型: ![]() 设产生实际输出的系统的参数是θ0。如果辨识准则V(θ)在θ=θ0时有一局部极小值,则结构S称为是局部结构可辨识的。如果在θ=θ时有一整体极小值,结构S称为是整体结构可辨识的。 参数可辨识性 又称后验可辨识性。有时,模型的结构虽然可辨识,但是实际的数据总是存在误差,所以利用有限的数据往往不可能得到参数的精确值(即真实的参数值)。这时就要考虑极限情形,也就是说当数据不断增加,估计值是否能收敛到真正的参数值。 一般来说参数估计值依赖于真实系统嗘、样本数N、用来描述系统的模型M、所采用的辨识方法β和取得数据的实验条件E。因此,参数的估计值可以表示为 孌(N,嗘,M,β,E),如果样本参数N无限增加,孌的极限落入某集合内,即 ![]() 参考书目 夏天长著,熊光楞、李芳芸译:《系统辨识》,清华大学出版社,北京,1983。(T.C.Hsia, System Identi-fication: Least Squares Methods, Lexingtom Books, D.C.Heath and Company Lexington, Massachusetts, Toronto, 1977.) |
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