【摘 要】
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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
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,Department of Systems and Computer Engineering Carleton University,Ottawa,ON,K1S5B6,
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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
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