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lsmd
- 最小二乘递推算法及其matlab实现（计算估计值）-least squares method
guangyiercheng
- 系统辨识与自适应控制中的广义最小二乘的递推算法实现-System identification and adaptive control of generalized recursive least squares algorithm
the-least-square-method
- 基于matlab最小二乘一次完成算法和递推算法的实现-the realiztion of the least square method
AM_RLS
- 实现辅助模型最小二乘和经典最小二乘的仿真算法比较，有辨识误差比较图(The comparison of the simulation algorithms between the least squares and the classical least squares of the auxiliary model has the error comparison diagram of identification.)
系统建模
- 1.批量最小二乘法算法（也称最小二乘的一次性完成辨识算法） 2.递推最小二乘法算法，应用递推算法对参数估计值进行不断修正,以取得更为准确的参数估计值。 3.粒子群算法(PSO)。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的优点在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 4.BP神经网络，各个神经元仅接收来自前一级的输出，经神经元处理后的信息将输出至下一级，网络中没有反馈，即前一级神经元不会接受