多信息随机梯度学习算法：重复随机系统动态参数辨识

本文主要探讨了"多信息随机梯度学习辨识算法"在处理重复时变随机系统中的应用。针对这类系统，其动态特性中存在时间变化的参数不确定性，研究者提出了一种创新的2自由度识别方法。该方法巧妙地融合了参数跟踪算法在时间轴上的应用以及迭代学习算法在迭代轴上的策略，旨在精确估计这些随时间演变的参数。 核心思想是引入了"多新息"的概念，这允许算法利用多个独立的信息源来增强学习过程的效率和准确性。作者设计了多新息随机梯度学习辨识算法，通过将递推算法（如在线学习）和迭代学习算法（如批量更新）相结合，形成多种有效的学习策略。这些策略在处理重复任务的有限时间内，能够更好地捕捉到系统参数随时间的变化规律。 为了验证这个算法的有效性，文中提供了仿真实例。实验结果表明，相比于传统方法，多信息随机梯度学习辨识算法在估计时变参数上表现出显著的优势，能够在保证学习精度的同时，提高系统的适应性和鲁棒性。此外，论文还给出了具体的联系信息，包括作者BiHongbo、SunMingxuan和HeHaigang来自浙江理工大学信息工程学院，以及他们的邮箱地址，表明这是一项由学术界专业人士进行的研究工作。 本文的关键字包括"学习辨识"、"递推辨识"、"多新息"、"随机梯度"以及"随机时变系统"，这些都是理解和评估这项研究的重要线索。这篇文章为解决实际工程问题中的随机时变系统提供了新颖且实用的识别技术，具有很高的理论价值和实践意义。