帶稀疏特性的最優(yōu)區(qū)間回歸模型辨識方法

摘要： 傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識方法主要是針對確定性數(shù)學(xué)模型辨識,其輸出為確定的點輸出,魯棒性差,易受外界干擾。
本文針對此問題,提出了最優(yōu)區(qū)間回歸模型(OIRM)辨識的方法。
該方法將逼近誤差的?₁范數(shù)思想與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化理論相結(jié)合,建立求解區(qū)間模型的最優(yōu)化問題,應(yīng)用線性規(guī)劃獨立求解區(qū)間模型的上界和下界模型。 （共10頁）

逼近誤差的?_1范數(shù) 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化 最優(yōu)區(qū)間回歸模型 線性規(guī)劃 稀疏性