| 细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用 |
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| 引用本文： | 林卫星,Peter X.Liu,李文磊,陈炎海,欧超. 细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(10) |
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| 作者姓名： | 林卫星 Peter X.Liu 李文磊 陈炎海 欧超 |
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| 作者单位： | 1. 宁波大学信息科学与工程学院,宁波,315211
2. Department of Systems and Computer Engineering,Carleton University,Ottawa,ON,K1S 5B6 |
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| 基金项目： | 浙江省自然科学基金项目，宁波市自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 系统辨识 Hammerstein模型 细菌生存优化 粒子群优化 |
Application of Bacterial Foraging Optimization in Non-linear Model Identification |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | system identification Hammerstein model BFO PSO |
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