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《现代商贸工业》 2017年23期
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基于合作协同进化算法的非线性系统辨识研究

吕微微  张尧  
【摘要】:针对Hammerstein模型中的非线性环节,传统算法不易辨识,导致辨识精度低等问题。应采用合作协同进化算法利用异构双种群搜索的方式,对Hammerstein模型的线性环节和非线性环节分开辨识,在邻域模型中彼此合作构成完整解,根据适应度函数值寻求最优解。实验证明,改进算法比传统算法具有更高的精度、稳定性以及快速性,从而验证了此算法在非线性系统辨识方面的优越性。
【作者单位】新疆工程学院;
【基金】:基金项目:合作协同算法在机器人SLAM优化中的应用研究(2016xgy111812)
【分类号】:N945.14;TP18
【正文快照】:
1 引言 所谓的系统辨识问题就是根据工业过程中的过程输入和输出观测数据,按照某种规则建立生产过程中的一种较为实用的模型的理论和方法。Hammerstein模型是典型的非线性系统模型,应用广泛,结构复杂,众多学者采用传统的群智能算法对该模型进行辨识,但这些算法均存在对非线性

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1 王攀,万君康,冯珊,魏崴,张坚坚;一类基于分治原理的多种群协同进化算法[J];系统工程与电子技术;2004年11期
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