基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识.pdf 高清

针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略状态转移算法的混沌系统参数辨识方法。该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对状态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本状态转移算法和粒子群算法进行比较。仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本状态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。

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CUMCM-2017A CT系统参数标定及成像前三题matlab代码。可直接运行。

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将需要辨识的数据以.mat文件格式输入到程序中，即可对任意阶数系统进行参数辨识。

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