基于反馈教学优化算法的混沌系统参数辨识

• 作者: 张宏立 李瑞国 王雅
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 教授阶段 学习阶段 反馈阶段 混沌系统 参数辨识
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1367-1372
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5077字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1367

摘要

针对传统智能优化算法对混沌系统参数辨识精度低、速度慢的问题,提出一种基于反馈教学优化算法的混沌系统参数辨识的新方法.该方法以教学优化算法为基础,在教授-学习阶段之后加入反馈阶段,同时将参数辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题.分别以三维二次自治广义Lorenz系统、Jerk系统和Sprott-J系统为待辨识模型,对粒子群优化算法、量子粒子群优化算法、教学优化算法及反馈教学优化算法进行了对比实验,反馈教学优化算法辨识误差为零,搜索次数明显减少.仿真结果表明,反馈教学优化算法明显提高了混沌系统参数辨识精度和速度,验证了该算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏立	新疆大学电气工程学院	89	474	12.0	17.0
2	王雅	新疆大学机械工程学院	9	57	4.0	7.0
3	李瑞国	新疆大学电气工程学院	8	55	4.0	7.0