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PARAMETER IDENTIFICATION OF DYNAMIC MODELS USING A bayes APPROACH

Applied Mathematics and Mechanics(English Edition) 2000年第4期21卷 447-454页

作者：李书卓家寿任青文 Institute of Aircraft Design Beijing University of Aeronautics & Astronautics Beijing P R China Institute of Civil Engineering Hehai University Nanjing P R China

The bayesian method of statistical analysis has been applied to the parameter identification problem. A method is presented to identify parameters of dynamic models with the bayes estimators of measurement frequencies. This is based on the solution of an inverse generalized evaluate problem. The stochastic nature of test data is considered and a normal distribution is used for the measurement frequencies. An additional feature is that the engineer's confidence in the measurement frequencies is quantified and incorporated into the identification procedure. A numerical example demonstrates the efficiency of the method.

关键词： parameter identification dynamic models bayes estimators inverse eigenvalue problem prior distribution posterior distribution

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