本文選題：T-S模型 + 系統(tǒng)辨識(shí)�。� 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：提出一種基于自適應(yīng)引力搜索算法(Self-Gravitational Search Algorithm,SGSA)的T-S模型辨識(shí)方法,把T-S模型的前件參數(shù)和后件參數(shù)編碼進(jìn)一個(gè)粒子中用SGSA辨識(shí)。SGSA是針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)引力搜索算法(GSA)收斂過快的缺點(diǎn),在GSA的基礎(chǔ)上,根據(jù)群體密集程度動(dòng)態(tài)調(diào)整粒子間的距離和受力大小,并自適應(yīng)修改引力常數(shù)G的改進(jìn)引力搜索算法。不僅增加了算法在前期的全局搜索能力,防止其過早收斂;而且降低了算法在后期最優(yōu)解附近震蕩的影響,提高了算法的開采能力。仿真結(jié)果表明該方法能獲得較高的辨識(shí)精度,驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:A T-S model identification method based on Self-Gravitational Search algorithm (SGS) is proposed. The former and posterior parameters of T-S model are coded into a particle and identified by SGSA to solve the problem of fast convergence of the standard gravitational search algorithm. On the basis of GSA, the distance and force between particles are dynamically adjusted according to the density of the population, and the improved gravitational search algorithm of the gravitational constant G is adaptively modified. It not only increases the global search ability of the algorithm in the early stage to prevent its premature convergence, but also reduces the effect of the oscillation near the optimal solution in the later stage, and improves the mining ability of the algorithm. The simulation results show that the method can obtain high identification accuracy and verify the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：寶山區(qū)科技創(chuàng)新專項(xiàng)資金(bkw201408) 滬江基金(C14002)
【分類號(hào)】：TP18;N945.14

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃帥;馬良;;多目標(biāo)0-1規(guī)劃的和聲搜索算法[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2012年17期

2 雍龍泉;劉三陽;拓守恒;熊文濤;陳濤;;改進(jìn)的和聲搜索算法求絕對(duì)值方程[J];黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2013年03期

3 王慧敏;賀興時(shí);盛孟龍;;一種改進(jìn)的和聲搜索算法[J];紡織高�；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報(bào);2013年03期

4 馮遠(yuǎn)靜;俞立;馮祖仁;;蟻群協(xié)同模式搜索算法及其收斂性分析[J];控制理論與應(yīng)用;2007年06期

5 劉勇;馬良;;非線性極大極小問題的混沌萬有引力搜索算法求解[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年01期

6 金文梁;;量子搜索算法的多相位關(guān)系研究[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2012年07期

7 張偉;李華天;劉積仁;;線性可采納搜索算法的充要條件[J];控制與決策;1992年02期

8 李樹榮;陳國(guó)霞;雷陽;張強(qiáng);;一種多策略協(xié)同的加速和聲搜索算法[J];系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué);2013年10期

9 余鵬;雋志才;;兩層應(yīng)急搶修系統(tǒng)選址問題的核搜索算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年11期

10 歐陽海濱;高立群;鄒德旋;孔祥勇;;和聲搜索算法探索能力研究及其修正[J];控制理論與應(yīng)用;2014年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 張玲;姜立志;;能量抵消測(cè)量相位中的相位搜索算法[A];2009年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)交流暨水聲學(xué)分會(huì)換屆改選會(huì)議論文集[C];2009年

2 李金;蔣國(guó)平;;一種改進(jìn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索算法[A];2007中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

3 羅家祥;唐立新;李小林;劉建榮;鄔成新;;分散搜索算法在板坯匹配優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究[A];全國(guó)冶金自動(dòng)化信息網(wǎng)2009年會(huì)論文集[C];2009年

4 李瀟磊;伍瑞卿;朱維樂;;運(yùn)動(dòng)搜索算法的比較與改進(jìn)[A];2007北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會(huì)通信與信息技術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2008年

5 程振波;鄧志東;;優(yōu)化策略模型下的匹配律算法[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第五分冊(cè)）[東南大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

6 彭明僑;羅先覺;鄒曉松;;基于改進(jìn)概率搜索算法的模擬電路故障診斷[A];第四屆中國(guó)測(cè)試學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

7 常新杰;李言俊;;搜索算法的研究進(jìn)展[A];1998年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];1998年

8 糜玉林;左斌;;基于協(xié)同控制的極值搜索算法與控制器一體化設(shè)計(jì)[A];2007年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集[C];2007年

9 鐘普查;鮑皖蘇;;基于相位變換的量子搜索算法研究[A];第十三屆全國(guó)量子光學(xué)學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)論文摘要集[C];2008年

10 羅春華;張繼勇;鄭方;徐明星;;一種基于HTK的詞圖搜索算法[A];第六屆全國(guó)人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 朱皖寧;離散量子行走研究[D];東南大學(xué);2015年

2 孫杰;基于絕熱演化的量子搜索算法研究[D];華中科技大學(xué);2013年

3 張映玉;絕熱量子搜索算法研究[D];華中科技大學(xué);2011年

4 閻興，

本文編號(hào)：1804362