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摘要 - 系统识别为表征和控制复杂系统的表征带来了重要的瓶颈。当系统状态和参数都无法直接访问时，这是最大的，导致双重估计问题。当前解决此类问题的方法在Net Works中经常发生的多参数系统的扩展能力受到限制。在当前工作中，我们提出了一种新的计算有效方法来处理大型双重估计问题。在这项工作中，我们得出了预测错误方法的分析后传播梯度，该方法可以有效，准确地识别大型系统。PEM方法包括将状态估计直接整合到双重优化目标中，仅在未知系统参数方面留下可区分的成本/错误函数，我们使用数值梯度/HESSIAN方法求解。直觉，此方法包括求解生成最精确状态估计器（扩展/cubature Kalman滤波器）的参数。我们证明，尽管复杂性较低，但在状态和参数估计中至少与关节Kalman过滤器（Excent/Unnesped/Cubature）和期望最大化一样准确。我们通过从人类磁脑摄影（MEG）数据中反转解剖学的个性化脑模型来证明我们的实用性。
有效识别用于建模高维大脑动力学
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