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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116680539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310721427.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法及应用是由刘艳君;刘维维;吴昕韬;范晋翔;肖永松;丁锋设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法、装置及应用，包括：建立系统输入输出关系的稀疏参数辨识模型；采集输入输出数据，构造信息矩阵和输出向量；计算输出向量与信息矩阵中所有模型项所夹锐角的标准差；利用最小角回归算法对信息矩阵中的模型项进行逐步筛选，形成有效集并计算残差，计算有效集对应模型项与残差的夹角，直至夹角和标准差满足绝对角度停止准则，输出最终子信息矩阵，来计算稀疏参数向量估计值，获取模型进行系统输入输出控制。本发明引入绝对角度停止准则作为评价，无需已知参数向量的稀疏度，无需额外迭代，提高了模型参数辨识效率，拟合度更好，且能够便于控制系统的设计，降低企业生产成本。

本发明授权基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于绝对角度停止准则的最小角回归稀疏辨识方法，其特征在于，包括： 基于水箱液位系统的工作原理设计辨识实验，采集输入输出数据，构建水箱液位数据集； 对所述水箱液位数据集进行预处理，划分为训练集与测试集； 采集水箱液位系统的输入输出数据，并基于稀疏参数辨识模型，构造信息矩阵与输出向量，包括： 基于水箱液位系统的弱非线性和时滞特性，选择Hammerstein非线性模型进行建模，数学模型表达式为： ，， ，， 其中，为系统输入控制电压，表示离散时间，为非线性函数，为待辨识非线性系统参数，为待辨识非线性阶次，为系统液位输出；为系统无噪输出；为线性部分的脉冲传递函数，为时滞；和为单位后移算子的常系数多项式；为噪声成型滤波器，为零均值白噪声，为噪声输出； 将水箱液位系统模型改写为伪线性回归形式： ， 引入最大非线性阶次长度，，以及最大输入数据回归长度，，得到向量形式的稀疏参数辨识模型，表示为： ； 其中， ，，； 基于采集的输入输出数据，构造信息矩阵与输出向量； 输出向量：； 信息矩阵：； 其中，信息矩阵中的为模型项，；表示总的参数数量；表示数据量；T表示矩阵转置； 对所述信息矩阵的各模型项进行标准化处理，对所述输出向量进行中心化处理； 计算输出向量与信息矩阵所有模型项所夹锐角的标准差； 利用最小角回归算法对信息矩阵的模型项进行迭代，获取每次迭代后，所有模型项中与上一次迭代后的输出残差向量的绝对相关性最大的模型项，作为目标模型项，并入子信息矩阵中； 根据模型项与输出残差向量的绝对相关性，更新子信息矩阵、预测输出及输出残差向量；获取信息矩阵所有模型项中与更新后的输出残差向量具有最大绝对相关性的目标模型项，计算目标模型项与更新后的输出残差向量的夹角；直至π2与所述夹角的差值不大于所述标准差，停止迭代，将当前子信息矩阵作为最终子信息矩阵输出； 基于最终子信息矩阵，获取稀疏参数向量估计值； 根据稀疏参数向量估计值调节水箱液位系统的输入，进而控制水箱液位系统的液位达到预设性能指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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