本发明实施例公开了一种基于通信受限的神经网络系统远程状态估计方法、装置及电子设备，方法包括：构建待研究的神经网络的动态模型和状态估计器模型，动态模型包括神经网络状态和测量输出模型；设定动态模型中的函数满足条件；采用状态估计器模型对动态模型进行状态估计，以得到状态估计误差；对神经网络状态和估计误差进行增广处理，以得到状态估计增广系统模型；设定状态估计误差需满足的约束条件，并根据约束条件得到状态估计增广模型满足性能要求的充分条件；根据充分条件计算状态估计器中的未知增益参数。本实施例能适用于现实情况中的神经网络和普遍网络化系统，具有一般性。
📄 2019113636874
📂 G05B13_04
👤 东北石油大学
📅 2019-12-26
本发明公开了一种动态系统加性干扰与状态估计的实时滤波方法，具体步骤如下：步骤S1：建立包含有不确定因子的随机系统，不确定因子包括隐变量和加性干扰；步骤S2：设计关于隐变量和加性干扰的Kalman滤波器；步骤S3：基于步骤S2中的Kalman滤波器和随机系统设计出求解随机系统状态状态变量估计值的自适应滤波器，并根据自适应滤波器对随机系统进行实时滤波。采用上述一种动态系统加性干扰与状态估计的实时滤波方法，利用对状态模型和观测模型中当前加性干扰在线的实时辨识结果，实现对状态转移函数和测量转移函数等工况变化的实时在线滤波调整，提高滤波的可靠性。
📄 2023104869636
📂 H03H21_00
👤 广东石油化工学院
📅 2023-05-04
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