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基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识
被引量：
4
1
作者
王谦
孙京诰
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期159-165,209,共8页
闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性...
闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估计值。仿真实验结果证明:该方法收敛速度较快、辨识得到的参数精度较高,适用于实际的工业生产。该方法与辅助变量最小二乘方法相比,计算量小、过程简单、不用计算多重积分、辨识速度较快、辨识精度高。
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关键词
闭环系统
时滞
混沌粒子群优化算法
误差准则函数
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职称材料
一种改进的K-means算法
被引量：
74
2
作者
张玉芳
毛嘉莉
熊忠阳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2003年第8期31-33,60,共4页
聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用,K means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想,提出了一种改进的K means算法,在一定程度上避免了聚类结果陷入局...
聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用,K means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想,提出了一种改进的K means算法,在一定程度上避免了聚类结果陷入局部解的现象,减少了原始K means算法因采用误差平方和准则函数而出现将大的聚类簇分割开的情况,仿真实验结果表明:改进后的K means算法优于原始算法,并且稳定性更好。
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关键词
聚类
K-MEANS算法
误差
平方和
准则
函数
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职称材料
一种改进的RBF神经网络DOA估计方法
3
作者
巫军卫
张旻
钟子发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第17期155-157,共3页
提出一种优化径向基函数神经网络来波方位(DOA)估计模型结构和参数的方法。利用误差准则函数的收敛性,合理确定模型的隐层神经元数目,根据阵列信号相位差特征的空间分布特点,选择具有代表性的隐层神经元的中心,构建的RBF神经网络更能反...
提出一种优化径向基函数神经网络来波方位(DOA)估计模型结构和参数的方法。利用误差准则函数的收敛性,合理确定模型的隐层神经元数目,根据阵列信号相位差特征的空间分布特点,选择具有代表性的隐层神经元的中心,构建的RBF神经网络更能反映阵列的测向能力。相比于目前的径向基函数神经网络测向模型的构建方法,改进的DOA估计模型具有更好的泛化性能,能够提高测向精度。实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
来波方位
径向基
函数
神经网络
误差准则函数
隐层神经元
初始中心
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职称材料
题名
基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识
被引量：
4
1
作者
王谦
孙京诰
机构
华东理工大学信息科学与工程学院化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期159-165,209,共8页
文摘
闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估计值。仿真实验结果证明:该方法收敛速度较快、辨识得到的参数精度较高,适用于实际的工业生产。该方法与辅助变量最小二乘方法相比,计算量小、过程简单、不用计算多重积分、辨识速度较快、辨识精度高。
关键词
闭环系统
时滞
混沌粒子群优化算法
误差准则函数
Keywords
closed-loop system
time-delay
chaotic particle swarm optimization algorithm
error rule function
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种改进的K-means算法
被引量：
74
2
作者
张玉芳
毛嘉莉
熊忠阳
机构
重庆大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2003年第8期31-33,60,共4页
文摘
聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用,K means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想,提出了一种改进的K means算法,在一定程度上避免了聚类结果陷入局部解的现象,减少了原始K means算法因采用误差平方和准则函数而出现将大的聚类簇分割开的情况,仿真实验结果表明:改进后的K means算法优于原始算法,并且稳定性更好。
关键词
聚类
K-MEANS算法
误差
平方和
准则
函数
Keywords
Clustering
the K-means Algorithm
J_c
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种改进的RBF神经网络DOA估计方法
3
作者
巫军卫
张旻
钟子发
机构
解放军电子工程学院信息工程系安徽省电子制约技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第17期155-157,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60972161)
国家部委预研基金资助项目
文摘
提出一种优化径向基函数神经网络来波方位(DOA)估计模型结构和参数的方法。利用误差准则函数的收敛性,合理确定模型的隐层神经元数目,根据阵列信号相位差特征的空间分布特点,选择具有代表性的隐层神经元的中心,构建的RBF神经网络更能反映阵列的测向能力。相比于目前的径向基函数神经网络测向模型的构建方法,改进的DOA估计模型具有更好的泛化性能,能够提高测向精度。实验结果验证了该方法的有效性。
关键词
来波方位
径向基
函数
神经网络
误差准则函数
隐层神经元
初始中心
Keywords
direction of arrival wave
Radial Basis Function（RBF） neural network
error criteria function
hidden neuron
initial center
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群优化算法的闭环时滞系统辨识
王谦
孙京诰
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进的K-means算法
张玉芳
毛嘉莉
熊忠阳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2003
74
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种改进的RBF神经网络DOA估计方法
巫军卫
张旻
钟子发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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职称材料
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