宁波市自然科学基金(2008A610019)
- 作品数：2 被引量：16H指数：2
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- 细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用被引量：3
- 2009年
- 提出了一种新的基于细菌生存优化(Bacterial Foraging Optimization BFO)的非线性模型辨识方法。它是利用群集智能仿生BFO算法对一类Hammerstein系统进行辨识,从而估计出它的参数模型。通过对这类输入非线性模型进行辨识,并用仿真实验说明BFO算法的参数设置与选择方法。比较基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization PSO)的非线性模型辨识算法,特别是对有色噪声的鲁棒性、模型的辨识精度、辨识收敛速度进行对比分析,以得出BFO辨识算法的优缺点及其有效性。
- 林卫星Peter X.Liu李文磊陈炎海欧超
- 关键词：系统辨识HAMMERSTEIN模型粒子群优化
- 一种快速收敛的改进粒子群优化算法被引量：13
- 2011年
- 采用离散线性系统的状态方程,根据系统稳定性理论,推出了保证粒子群优化算法收敛性的参数设置区域。在收敛性理论分析的基础上,提出了一种快速收敛的改进粒子群优化算法,它是基于二阶系统按最佳阻尼比的思想来设定粒子群速度更新公式中的惯性权重。通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法的收敛性和快速性,并和惯性权重线性递减的标准粒子群优化算法进行了比较。仿真结果表明,该算法具有可靠的收敛性能和更快的收敛速度。
- 林卫星陈炎海
- 关键词：粒子群算法阻尼比收敛性函数优化
