新型迭代梯度样条自适应滤波算法：性能对比与非线性系统识别

本文主要探讨了"基于不同迭代梯度的样条自适应滤波算法及性能分析"，该研究由Sihai Guan等人合作完成，发表于《自动化与智能学报》第2卷第1期（2023年）。作者们针对自动化和智能领域的非线性系统识别问题，提出了两个新型的样条自适应滤波（SAF）算法：SAF-Adagrad和SAF-RMSProp，这两种算法分别结合了Adagrad和RMSProp迭代梯度方法。 SAF算法是一种自适应滤波器，它能够在线建模并适应输入信号的复杂特性，尤其在处理非线性系统时显示出优势。文章首先介绍了自适应滤波器的分类，区分了线性和非线性两种类型，强调了非线性滤波器在实际工程中的重要性，特别是在处理电子电路中的非线性失真等复杂情况。 SAF-Adagrad和SAF-RMSProp算法的创新之处在于它们采用了多类型迭代梯度步长，这有助于提高算法的收敛性能和减少计算复杂度。作者对这两种新算法进行了详细分析，包括其收敛行为和算法复杂度的评估。与现有SAF算法如SAF-SGD、SAF-ARC-MMSGD和SAF-LHC-MNAG进行对比，研究结果显示，SAF-Adagrad和SAF-RMSProp在处理非线性系统辨识任务时表现出更好的性能。 为了验证这些算法的有效性，研究者们使用了多种类型的噪声数据和真实数据集进行实验，发现新提出的算法在识别准确性上优于传统算法。这表明SAF-Adagrad和SAF-RMSProp在非线性系统建模和控制方面的优越性得到了实证。 本文的工作不仅提升了非线性自适应滤波器的技术水平，而且为工程实践中的噪声抑制和系统识别提供了新的优化工具。对于从事自动化、智能系统设计以及信号处理领域的研究人员来说，这项研究提供了有价值的方法论参考和性能提升途径。