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改进蚁狮算法
和T-S模糊模型的噪声非线性系统辨识
针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的
改进蚁狮算法
优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过
改进蚁狮算法
优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.
2022-09-27 20:42:05
1.2MB
蚁狮算法 T-S模糊模型 噪声 非线性系统 直拉硅单晶
1
优选策略的自适应蚁狮优化算法_matlab源码.7z
优选策略的自适应蚁狮优化算法_matlab源码.7z
2021-11-29 13:10:08
6KB
matlab
改进蚁狮算法
蚁狮优化算法(ALO)
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