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【24h】

System identification using simultaneous perturbation stochastic approximation

机译:使用同时扰动随机近似的系统识别

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摘要

The simultaneous perturbation stochastic approximation(SPSA) is an extension of Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation algorithm In this paper, we propose a parameter identification algorithm using SPSA. The proposed algorithm can modify estimators with two values of an evaluation function. Compared with the usual Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation, the algorithm is efficient. Simulation result shows a feasibility of the algorithm proposed here.
机译:同时扰动随机近似(SPSA)是Kiefer-Wolfowitz随机近似算法的延伸,我们提出了使用SPSA的参数识别算法。该算法可以修改具有评估功能的两个值的估计器。与通常的Kiefer-Wolfowitz随机逼近相比,该算法有效。仿真结果表明这里提出的算法的可行性。

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