采用多步长搜索梯度迭代算法对输入非线性系统参数进行辨识.相对于传统梯度迭代算法，该方法无须计算矩阵特征值以确定步长取值范围，而是借助粒子群算法思想，在每次迭代过程中随机产生多个步长，通过比较每个步长对应的代价函数大小，找出所有步长中的最优值.运用该方法对具有丢失数据的非线性系统进行辨识，仿真结果表明，与传统梯度迭代算法相比，该算法的辨识精度较高、收敛速度较快.
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