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| 基于改进粒子群算法的时变系统辨识 | |
| 引用本文： | 宋莉莉,孙万麟,朱超.基于改进粒子群算法的时变系统辨识[J].工业控制计算机,2015(4). |
| 作者姓名： | 宋莉莉 孙万麟 朱超 |
| 作者单位： | 昌吉学院物理系,新疆 昌吉,831100 |
| 基金项目： | 新疆维吾尔自治区高校科研项目一种基于小波包神经网络的非高斯噪声中弱信号的检测 |
| 摘 要： | 针对时变系统辨识问题，在基本粒子群算法的基础上，提出了一种改进的粒子群算法对时变系统进行辨识的方法，实质是把辨识问题转换为参数空间上的函数优化问题，然后利用改进粒子群算法的并行搜索能力进行参数寻优。仿真实验表明，与其他算法相比，利用改进算法不仅提高了算法的辨识精度，改善了对时变参数的跟踪精度。 |
| 关 键 词： | 时变系统辨识 粒子群算法 参数估计 优化 |
Identification of Time-Varying Systems Based on Improved ParticIe Swarm Optimization AIgorithm |
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| Abstract: | |
| Keywords: | varying system identification ParticIe swarm optimization ﹙PSO﹚aIgorithm parameter estimation optimization |
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