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音像随机系统总体二乘估计理论及应用孔祥玉
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《智能科学技术著作丛书》序前言章 绪论 1.1 随机系统 1.2 随机系统辨识与参数估计 1.3 随机系统偏二乘估计 1.4 随机系统总体二乘估计 1.5 本章小结 参考文献第2章 二乘估计 2.1 参数估计问题及其一般描述 2.2 二乘参数估计 2.2.1 经典二乘估计 2.2.2 加权二乘估计 2.. 正则化二乘估计 2.2.4 递推二乘估计 2.2.5 均方误差估计 . 线差分模型二乘参数估计 ..1 单输入单输出系统的二乘参数估计 ..2 滤波型加权二乘估计与广义二乘算法 .. 相关型加权二乘估计与辅变量法 ..4 多输入输出系统的二乘参数估计 2.4 离散差分模型的递推参数估计 2.4.1 用于参数估计的递推二乘算法 2.4.2 渐消记忆的递推二乘算法 2.4.3 适用于有色噪声的改进递推二乘算法 2.5 本章小结 参考文献第3章 偏二乘估计 3.1 引言 3.2 偏二乘 3.3 核偏二乘 3.4 改进的核偏二乘 3.4.1 随梯度osting算法 3.4.2 核纯净信号分析 3.4.3 改进的核偏二乘方法 3.5 实验 3.5.1 数值实验 3.5.2 混凝土抗压强度 3.6 本章小结 参考文献第4章 总体二乘问题 4.1 二乘估计方法 4.2 总体二乘问题 4.2.1 预备知识 4.2.2 正交二乘问题 4.. 基本TLS问题 4.2.4 多维TLS问题 4.2.5 特殊单维TLS问题 4.2.6 混合OLS-TLS问题 4.2.7 OLS与TLS之间的代数比较 4.2.8 统计特和有效 4.2.9 基本数据二乘问题 4.3 总体二乘求解方法 4.3.1 部分TLS算法 4.3.2 迭代计算方法 4.3.3 神经元计算方法 4.4 本章小结 参考文献第5章 总体二乘递归估计 5.1 引言 5.2 总体二乘递归类方法 5.2.1 Davilas FIR RTLS算法 5.2.2 Davilas IIR RTLS算法 5.3 一种新型快速RTLS算法 5.3.1 Fengs RTLS算法 5.3.2 Fengs AIP算法 5.4 本章小结 参考文献第6章 总体二乘迭代与随机估计 6.1 引言 6.1.1 直接方法与迭代计算方法 6.1.2 逆迭代方法 6.1.3 Chebyshev迭代 6.1.4 Lanczos方法 6.1.5 瑞利商迭代 6.2 瑞利商化的非神经元和神经元方法 6.3 TLS神经网络方法 6.3.1 GAOs TLS神经元方法 6.3.2 TLS EN神元方法 6.3.3 Bruces混合LS-TLS算法 6.4 总体均方算法 6.4.1 总体均方算法的导出 6.4.2 算法的稳定分析 6.4.3 算法的能分析 6.4.4 算法能的进一步讨论 6.5 改进的总体二乘线核及其自稳定算法 6.5.1 确定连续时间系统的能分析 6.5.2 随机离散时间系统的能分析 6.5.3 计算机实验 6.6 本章小结 参考文献第7章 约束总体二乘和结构总体二乘估计 7.1 引言 7.2 约束总体二乘 7.2.1 约束总体二乘问题 7.2.2 约束总体二乘算法 7.3 结构总体二乘 7.3.1 结构总体二乘问题的例子 7.3.2 结构总体二乘问题的历史 7.3.3 结构总体二乘问题和求解 7.4 约束与结构总体二乘的等价 7.5 一个新的总体二乘问题公式化表示 7.5.1 加权总体二乘问题 7.5.2 加权总体二乘算法 7.6 本章小结 参考文献第8章 特征提取类总体二乘方法 8.1 引言 8.2 神经网络次成分特征提取 8.2.1 Hopfield网络MCA算法 8.2.2 Xu-Oja MCA算法 8.. MCA EXIN算法 8.2.4 MCA自稳定算法 8.2.5 正交MCA算法 8.3 一种自稳定的次成分分析算法 8.4 一种自稳定神经网络次成分特征提取 8.4.1 一种自稳定的MCA算法 8.4.2 算法的收敛能 8.4.3 算法的发散能 8.4.4 算法自稳定特 8.4.5 次子空间跟踪算法 8.5 本章小结 参考文献第9章 广义特征信息提取方法 9.1 广义Hermitian特征值问题 9.2 广义特征信息提取神经网络算法 9.2.1 基于牛顿和拟牛顿的义特征向量提取算法 9.2.2 基于幂法的快速广义特征向量提取算法 9.. 基于递归二乘的义特征向量提取算法 9.2.4 成对广义特征向量提取算法 9.3 一种快速和自适应的耦合广义特征对提取分析算法 9.3.1 GMCA和GPCA算法的耦合广义系统 9.3.2 耦合广义系统的自适应实现 9.3.3 收敛能分析 9.3.4 数值例子 9.3.5 结论 9.4 本章小结 参考文献0章 参数估计算法的能分析 10.1 引言 10.2 确定连续时间系统方法 10.2.1 随机近似逼近理论条件 10.2.2 确定连续时间方法 10.. 李雅谱诺夫函数方法 10.3 随机离散时间系统 10.3.1 普通发散现象 10.3.2 突然发散现象 10.3.3 不稳定发散现象 10.3.4 数值发散现象 10.4 确定离散时间系统 10.4.1 新的自稳定MCA学习算法的提出 10.4.2 确定DDT系统的收敛能分析 10.4.3 确定DDT系统的稳定能分析 10.4.4 计算机实验 10.5 不动点分析方法 10.5.1 收缩映理论 10.5.2 循环神经网络体系结构中的稳定 10.6 本章小结 参考文献1章 总体二乘参数估计方法的应用 11.1 引言 11.2 经典总体二乘方法应用 11.2.1 在曲线与曲面拟合中的应用 11.2.2 在自适应滤波中的应用 11.. 在频率估计中的应用 11.2.4 在系统参数估计中的应用 11.2.5 在系统故障诊断中的应用 11.3 约束总体二乘方法应用 11.3.1 在谐波信号的超分辨恢复中的应用 11.3.2 约束总体二乘图像恢复应用 11.4 结构总体二乘方法应用 11.5 本章小结 参考文献
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