5.0 概述 5.1 退化模型 5.2 ,常见退化模型及辨识方法 5.3 图像的无约束恢复 5.4 图像的有约束最小二乘恢复 5.5 几何畸变图像的恢复 5.6 超分辨率图像复原

《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）动态系统的典范表达式

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）复习

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度

冷连轧机动态规格变换时各机架的入口厚度一般变化较大,采用传统自适应控制的辨识算法的收敛速度不能跟随参数实际变化速度,控制效果不佳.针对这一问题,提出一种多模型自适应控制方法.通过对五机架冷连轧机进行仿真表明,多模型自适应FGC系统具有较好的控制精度、跟踪速度以及稳定性

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度

《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）动态系统的典范表达式

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

前言：概念辨识 绪论：生态规划 生态规划概念辨析 生态规划理论及发展历程 绪论：生态设计 生态设计概念辨析 生态设计理论及发展历程