作者：刘开第 庞彦军 马丽涛系统辨识无参数辨识指标分类权分类一致性学习算法
摘要：基于模型类/参数模式的传统系统辨识,虽然囊括了系统辨识几乎所有的成果,理论也趋于成熟,但不宜使用在空间中分布不均匀且数量相对少的数据.鉴于此,提出针对这类数据建模的无参数系统辨识研究方向,讨论基于代表点和加权距离的无参数系统辨识方法,给出基于分类一致性准则的模型估计方式.与传统系统辨识的区别是,＂没有参数＂并且从实质上改变估计模型的方式.用IRIS,Breast Cancer等典型数据检验了模型的有效性.
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