【摘 要】
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掌握被控对象的数学模型是准确分析该对象特性的前提。由于目前被控对象变得越来越复杂，传统的辨识方法在很多情况下已不能胜任。本文提出将自适应的遗传算法（AGA），在融合、改进
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掌握被控对象的数学模型是准确分析该对象特性的前提。由于目前被控对象变得越来越复杂，传统的辨识方法在很多情况下已不能胜任。本文提出将自适应的遗传算法（AGA），在融合、改进了其它一些遗传操作的基础上应用于系统辨识。通过分别对理论模型和实际模型的辨识仿真，结果证明本文的自适应遗传算法有较高的精度和较好的鲁棒性。
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