仿真对象如下： 其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。 选择如下辨识模型： 加权阵取Λ = I。 衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。 辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信

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文中提出了一种新的层次结构，称为原语生成策略学习，以实现持续学习，更具体地说，采用变分自动编码器的通用方法从任务空间生成状态原语，然后设计单独的策略学习组件，依次学习不同任务的转矩控制命令。 适合对持续学习、机器人智能操作感兴趣的人们阅读，可以在我的博客里面召见对应的全文翻译。 文中对插销和开门任务进行了实验，并与FineTunning（微调）、弹性权重整合（EWC）、增量矩匹配（IMM）三种方法进行了对比。

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带有遗忘因子的基于偏差补偿的递归最小二乘估计，用于输出误差移动平均系统

辨识模型与遗忘因子法所用模型相同，其中， 0 ≤µ≤1为遗忘因子， 此处取0.98。 数据长度L=402。一次算法和递推算法结果基本一致，但递推算法可以实现在线实时辨识，而且可以减少计算量和存储量。

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42