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混合编码免疫算法在非线性系统辨识中的应用
  • ISSN号：1004-731X
  • 期刊名称：系统仿真学报
  • 时间：0
  • 页码：3561-3564
  • 语言：中文
  • 分类：TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082
  • 相关基金：国家自然科学基金重点项目（60634020）;高校博士点基金（20060532026）.
  • 相关项目：面向节能降耗的有色冶金过程控制若干理论与方法研究
作者： 龚固丰|章兢|何敏|王炼红|
关键词： 免疫算法, 系统辨识, 非线性系统, 结构辨识, 参数估计, immune algorithm, system identification, nonlinear system, structure identification, parameter estimation
中文摘要：

基于免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树编码方法,提出了一种混合编码免疫辨识算法,通过对模型结构与参数分别编码及免疫操作,同时实现了非线性模型的结构与参数辨识,实现了全局寻优,辨识的模型结构简单、易于理解。仿真验证了本算法的有效性及较强的非线性逼近能力。

英文摘要：

Based on global search performance of traditional immune algorithm and simple hierarchical classification tree of GP algorithm, the Combinated-Encoding Immune algorithm was proposed. The nonlinear model＇s global optimized structure and parameters were both achieved through encoding and immunizing operations. The simulation result shows that achieved model structure is simple and easy to comprehend. The validity and the nonlinear approach ability of this algorithm are also proved.

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期刊信息
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  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编：李伯虎
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  • 国际标准刊号：ISSN：1004-731X
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  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
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