【摘 要】
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针对传统神经网络非线性系统辨识算法存在收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题,提出自适应小生境PSO非线性系统辨识方法。改进算法融合分层递阶算法和小
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针对传统神经网络非线性系统辨识算法存在收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题,提出自适应小生境PSO非线性系统辨识方法。改进算法融合分层递阶算法和小生境PSO算法思想,联合优化网络结构及初始化参数,引入自适应灾变因子提高寻优精度。仿真实验表明,改进算法可提高辨识精度和收敛速度,能有效避免早熟现象,并可显著提高大空间、多峰值函数寻优效率。
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