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简化E.Coli觅食优化算法及其在非线性模型参数辨识中的应用  
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【英文篇名】 Simplified E.Coli foraging optimization algorithm and its application to parameter identification of nonlinear system model
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【作者】 刘益剑; 方彦军; 孙冀; 张建明;
【英文作者】 LIU Yi-jian; FANG Yan-jun; SUN Ji; ZHANG Jian-ming ( Department of Automation; Wuhan University; Wuhan Hubei 430072; China; Institute of Measurement Technology and Automatic Device; Nanjing Normal University; Nanjing Jiangsu 210042; National Laboratory of Industrial Control Technology; Institute of Advanced Process Control Zhejiang University; Hangzhou Zhejiang 310027; China);
【作者单位】 武汉大学自动化系; 南京师范大学检测技术与自动化装置研究所; 浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室 湖北 武汉 430072 南京师范大学检测技术与自动化装置研究所; 江苏 南京; 湖北 武汉; 浙江 杭州;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2007年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 简化E.Coli; 觅食算法; 参数辨识;
【英文关键词】 simplified E.Coli; foraging algorithm; parameter optimization;
【摘要】 针对非线性系统模型参数辨识问题,提出了一种简化E.Coli觅食优化算法,该算法是基于大肠杆菌(E.Coli)的化学趋向性行为,包含翻转算子和游动算子。同时还采用个体历史最佳位置和群体最佳位置对E.Coli群体进行更新(优值跟踪算子).以重油热解三集总非线性模型参数估计验证了简化E.Coli觅食优化算法的效果,实验结果表明了简化E.Coli觅食优化算法的有效性,为非线性系统模型参数估计提供了一种新方法.
【英文摘要】 A simplified E.Coli foraging optimization algorithm based on the chemotactic behavior of E.Coli is presented in this paper for the parameter estimation problem of nonlinear system model (NSM). The simplified E.Coli algorithm includes a tumbling operator, a swimming operator, the optimal position of individual E.Coli and the location of all E.Coli swarm are adopted to update the locations of swarm (tracing operator of optimal values). The effectiveness of the proposed simplified E.Coli foraging optimization ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(70471052).
【更新日期】 2008-02-20
【分类号】 TP18
【正文快照】 i引言(Introduction)在自动控制领域中,系统模型的建立通常是控制方案设计的前提条件之一,但是由于被控过程或者对象的复杂特性,使得系统模型尤其是非线性系统的模型建立变得困难,这也促使众多学者进行了非线性系统辨识的有益研究.传统的系统辨识方法包括参数辨识方法有最?

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