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摘 要:本发明公开了一种基于机器学习的模型参数获取方法、系统及可读介质,建立延迟状态空间模型、全局模型,通过机器学习算法即EM算法确定参数估计,所述的延迟状态空间模型,引入一个隐藏变量表示在时间t生效的子模型,得到输出模型;利用贝叶斯规则得出延迟的概率,使用卡尔曼滤波器对这些密度函数进行数值计算;用当前估计的参数评估Q函数,在下一个最大化步骤中,通过最大化Q函数获得新参数;最大化Q函数,对每个参数执行微分运算;通过将导数等于零来计算每次迭代时系统参数的最佳估计。本发明通过使用多个双速率状态空间模型来逼近具有不同工作条件的参数变化时延系统。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110483532.5 | 专利名称: | 基于机器学习的模型参数获取方法、系统及可读介质 |
申请日: | 2021-04-30 | 申请/专利权人 | 常熟理工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省苏州市常熟市南三环路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |