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基于GA-Fuzzy的混沌系统辨识研究
被引量：
6
1
作者
郭会军
刘君华
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第6期1323-1325,1329,共4页
提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识。在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列。首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模...
提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识。在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列。首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模型。然后采用实数编码的遗传算法对初始模型进行优化设计。同时为防止破坏模糊规则的语义属性,对遗传搜索空间采取了适当的限制。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型,通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能。仿真结果表明,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力学系统,准确地体现原混沌系统的动力学特性。
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关键词
混沌
混沌系统辨识
模糊聚类
TSK模糊模型
实数编码遗传算法
时间序列
在线阅读
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职称材料
基于RBF网络的混沌动力系统辨识
被引量：
4
2
作者
李冬梅
王正欧
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期191-195,共5页
提出用 RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识 ,设计了一个三层 RBF网络结构 ,仿真实验说明了 RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质 .用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型 ,通过计算辨识模型的 L yapunov指数定量地评价辨识...
提出用 RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识 ,设计了一个三层 RBF网络结构 ,仿真实验说明了 RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质 .用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型 ,通过计算辨识模型的 L yapunov指数定量地评价辨识模型的性能 ,同时推导了 RBF网络模型 L yapunov指数的计算公式 .仿真结果表明 ,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统 。
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关键词
混沌系统辨识
RBF神经网络
混沌
动力
系统
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职称材料
基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识
被引量：
2
3
作者
卫晓娟
丁旺才
+1 位作者
李宁洲
丁杰
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期410-416,共7页
针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高...
针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.
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关键词
自适应混合引力搜索算法
混沌
系统
参数
辨识
人工蜂群搜索算子
混沌
优化
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职称材料
题名
基于GA-Fuzzy的混沌系统辨识研究
被引量：
6
1
作者
郭会军
刘君华
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第6期1323-1325,1329,共4页
文摘
提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识。在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列。首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模型。然后采用实数编码的遗传算法对初始模型进行优化设计。同时为防止破坏模糊规则的语义属性,对遗传搜索空间采取了适当的限制。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型,通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能。仿真结果表明,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力学系统,准确地体现原混沌系统的动力学特性。
关键词
混沌
混沌系统辨识
模糊聚类
TSK模糊模型
实数编码遗传算法
时间序列
Keywords
chaos
chaotic systems identification
fuzzy clustering
TSK fuzzy model
real-coded GAs
time series
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于RBF网络的混沌动力系统辨识
被引量：
4
2
作者
李冬梅
王正欧
机构
天津大学系统工程研究所
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期191-195,共5页
文摘
提出用 RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识 ,设计了一个三层 RBF网络结构 ,仿真实验说明了 RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质 .用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型 ,通过计算辨识模型的 L yapunov指数定量地评价辨识模型的性能 ,同时推导了 RBF网络模型 L yapunov指数的计算公式 .仿真结果表明 ,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统 。
关键词
混沌系统辨识
RBF神经网络
混沌
动力
系统
Keywords
chaotic systems identification
RBF neural networks
chaotic dynamical systems
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识
被引量：
2
3
作者
卫晓娟
丁旺才
李宁洲
丁杰
机构
兰州交通大学机电工程学院
出处
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期410-416,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11162007
11462011)
甘肃省自然科学基金项目(1308RJZA149)
文摘
针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.
关键词
自适应混合引力搜索算法
混沌
系统
参数
辨识
人工蜂群搜索算子
混沌
优化
Keywords
adaptive hybrid gravitational search algorithm
parameter identification of chaotic system
search operator of artificial bee colony
chaotic optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-Fuzzy的混沌系统辨识研究
郭会军
刘君华
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于RBF网络的混沌动力系统辨识
李冬梅
王正欧
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识
卫晓娟
丁旺才
李宁洲
丁杰
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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职称材料
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