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更有效的非线性系统辨识新方法
1
作者
张蓉
冯斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第16期4289-4292,共4页
介绍了一种基于量子粒子群算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。在确定径向基函数网络的隐层结点数后,将相应网络的参数,包括隐层基函数中心、扩展常数以及输出权值和偏移编码成学习算法中的粒子个体,在全局空间中...
介绍了一种基于量子粒子群算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。在确定径向基函数网络的隐层结点数后,将相应网络的参数,包括隐层基函数中心、扩展常数以及输出权值和偏移编码成学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真通过和标准粒子群算法进行比较,表明了该方法的有效性和优越性。
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关键词
非线性
系统
辨识
粒子群优化(PSO)算法
量子粒子群优化(QPSO)算法
神经系统辨识
径向基函数
神经
网络(RBFNN)
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职称材料
题名
更有效的非线性系统辨识新方法
1
作者
张蓉
冯斌
机构
江苏信息职业技术学院计算机工程系
江南大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第16期4289-4292,共4页
文摘
介绍了一种基于量子粒子群算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。在确定径向基函数网络的隐层结点数后,将相应网络的参数,包括隐层基函数中心、扩展常数以及输出权值和偏移编码成学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真通过和标准粒子群算法进行比较,表明了该方法的有效性和优越性。
关键词
非线性
系统
辨识
粒子群优化(PSO)算法
量子粒子群优化(QPSO)算法
神经系统辨识
径向基函数
神经
网络(RBFNN)
Keywords
nonlinear system identification
particle swarm optimization
quantum-behaved particle swarm optimization
neuraliden- tification
RBF neural nets
分类号
TP393.01 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
更有效的非线性系统辨识新方法
张蓉
冯斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008
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