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hierarchical Least Squares identification and Its Convergence for Large Scale Multivariable Systems

Tsinghua Science and Technology 2002年第3期7卷 299-304页

作者：丁锋丁韬 Department of Automation Tsinghua University Beijing 100084 China

The recursive least squares identification algorithm (RLS) for large scale multivariable systems requires a large amount of calculations, therefore, the RLS algorithm is difficult to implement on a computer. The computational load of estimation algorithms can be reduced using the hierarchical least squares identification algorithm (HLS) for large scale multivariable systems. The convergence analysis using the Martingale Convergence Theorem indicates that the parameter estimation error (PEE) given by the HLS algorithm is uniformly bounded without a persistent excitation signal and that the PEE consistently converges to zero for the persistent excitation condition. The HLS algorithm has a much lower computational load than the RLS algorithm.

关键词： large scale system identification parameter estimation hierarchical identification

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hierarchical maximum likelihood stochastic gradient identification algorithm for feedback nonlinear systems using the data filtering technique

Hierarchical maximum likelihood stochastic gradient identifi...

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第37届中国控制会议

作者： Junhong Li Xiao Li Juping Gu Yi Yang School of Electrical Engineering Nantong University

This paper considers the parameter identification of feedback nonlinear systems with colored noise. The difficulty of the identification is that it need to estimate the parameters of the forward path subsystem and the feedback *** to the data filtering technique and the hierarchical identification principle, a hierarchical maximum likelihood forgetting factor stochastic gradient identification algorithm based on the filtered model is presented for the discussed feedback nonlinear systems. The simulation results show the effective of the proposed algorithm.

关键词： hierarchical identification Data filtering Maximum likelihood Stochastic gradient Parameter identification

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hierarchical least squares identification for periodically and non-uniformly sampled multirate systems

Hierarchical least squares identification for periodically a...

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2010 Chinese Control and Decision Conference

作者： Yanjun Liu,Feng Ding School of Communication and Control Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China

＜正＞For the systems which the control input and output are updated and sampled non-uniformly,the lifted state-space models are derived,and then the corresponding input-output relationships are *** to the hierarchical identification principle,the obtained identification model is decomposed into two fictitious subsystems,one containing the parameter vector only,and the other containing the parameter *** order to take into account the causality constraint in the lifted system model,the subsystem with the parameter matrix is also decomposed into several sub-submodels,and the hierarchical least squares identification method is developed for non-uniformly sampled systems. The simulation results indicate that the proposed algorithm is effective.

关键词： hierarchical identification Parameter Estimation Non-uniform Sampling Multirate Systems State-Space Models

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论犯罪成立评价体系的本土化规范构造

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刑事法学 2024年第3期

作者：石经海

犯罪构成有犯罪构成理论和犯罪构成规范之分。犯罪构成理论只是定罪的方法论理论体系，不是规范上的犯罪成立评价体系和定罪的规范适用依据。犯罪构成规范作为用于评价犯罪成立的规范体系和定罪的规范依据，只能基于本国刑法的本土化规... 详细信息

犯罪构成有犯罪构成理论和犯罪构成规范之分。犯罪构成理论只是定罪的方法论理论体系，不是规范上的犯罪成立评价体系和定罪的规范适用依据。犯罪构成规范作为用于评价犯罪成立的规范体系和定罪的规范依据，只能基于本国刑法的本土化规范构造。这个规范构造，本应与犯罪成立评价体系是等同概念，却在我国因其被限定为四要件体系而只是犯罪成立评价体系中必不可少的部分内容。我国完整的犯罪成立评价体系构架，应是基于《中华人民共和国刑法》第13条犯罪定义三个基本特征所构建的规范体系，包括作为入罪门槛的严重社会危害性方面、作为四要件规范体系的刑事违法性方面和作为可罚门槛的应受刑罚处罚性方面的刑法规范。为使犯罪成立评价体系聚焦于犯罪本质，如此本土化规范构造须以犯罪本质特征为基石。犯罪成立规范评价体系的本土化实践应用，须据此构建多维定罪方法予以层级性犯罪认定。

关键词：犯罪成立评价体系本土化规范构造犯罪本质特征层级认定 crime establishment evaluation system localization normative construction essential features of crime hierarchical identification

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