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摘要:
非线性模型的参数估计是较为困难的寻优问题,经典方法常会陷入局部极值.由于粒子群算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是操作简便、容易实现且全局搜索功能较强,故将粒子群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对3种典型的非线性模型的参数估计进行了验证.实验结果表明:粒子群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法.
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文献信息
篇名 基于粒子群优化算法的非线性系统模型参数估计
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 粒子群优化 非线性系统 参数估计
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 57-59
页数 3页 分类号 TP18
字数 2420字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆克中 南京邮电大学计算机科学与技术系 37 123 7.0 9.0
3 王汝传 南京邮电大学计算机科学与技术系 671 6841 35.0 53.0
5 吴璞 南京邮电大学计算机科学与技术系 13 33 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
非线性系统
参数估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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