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Recursive identification for Wiener model with discontinuous piece-wise linear function 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2006, 卷号: 51, 期号: 3, 页码: 390-400
作者:  Chen, HF
收藏  |  浏览/下载：74/0  |  提交时间：2018/07/30
identification  kernel function  strong consistency  Wiener system  
Strong consistence of recursive identification for Wiener systems 期刊论文
AUTOMATICA, 2005, 卷号: 41, 期号: 11, 页码: 1905-1916
作者:  Hu, XL;  Chen, HF
收藏  |  浏览/下载：98/0  |  提交时间：2018/07/30
Wiener system  nonparametric nonlinearity  recursive estimate  strong consistency  stochastic approximation  
Strong consistency of recursive identification for Hammerstein systems with discontinuous piecewise-linear memoryless block 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2005, 卷号: 50, 期号: 10, 页码: 1612-1617
作者:  Chen, HF
收藏  |  浏览/下载：92/0  |  提交时间：2018/07/30
Hammerstein system  least squares  parametric approach  recursive estimation  strong consistency  
Strongly consistent coefficient estimate for errors-in-variables models 期刊论文
AUTOMATICA, 2005, 卷号: 41, 期号: 6, 页码: 1025-1033
作者:  Chen, HF;  Yang, JM
收藏  |  浏览/下载：120/0  |  提交时间：2018/07/30
errors-in-variables  ARMA  identifiability  strong consistency  convergence rate  
Pathwise convergence of recursive identification algorithms for Hammerstein systems 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2004, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 1641-1649
作者:  Chen, HF
收藏  |  浏览/下载：91/0  |  提交时间：2018/07/30
Hammerstein system  nonparametric nonlinearity  recursive estimate  stochastic approximation  strong consistency  
Blind channel identification based on noisy observation by stochastic approximation method 期刊论文
JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 2003, 卷号: 27, 期号: 2-3, 页码: 249-271
作者:  Fang, HT;  Chen, HF
收藏  |  浏览/下载：86/0  |  提交时间：2018/07/30
stochastic approximation  blind identification  on-line update  noisy observation  strong consistency  
Stochastic approximation with non-additive measurement noise 期刊论文
JOURNAL OF APPLIED PROBABILITY, 1998, 卷号: 35, 期号: 2, 页码: 407-417
作者:  Chen, HF
收藏  |  浏览/下载：78/0  |  提交时间：2018/07/30
stochastic approximation  non-additive noise  randomly varying truncation