【摘 要】
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研究了在重尾噪声影响下多输入多输出(MIMO)Hammerstein系统的辨识问题.考虑到传统辨识方法在重尾噪声干扰下可能会失效,结合RBF神经网络和飞蛾优化(MFO)算法的优势,提出一种
【机 构】
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北京化工大学 信息科学与技术学院,北京 100029
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研究了在重尾噪声影响下多输入多输出(MIMO)Hammerstein系统的辨识问题.考虑到传统辨识方法在重尾噪声干扰下可能会失效,结合RBF神经网络和飞蛾优化(MFO)算法的优势,提出一种新型的辨识方案.利用RBF神经网络拟合静态非线性模块,通过将辨识问题转化为优化问题对线性部分和非线性部分的参数同时进行更新.为了提升飞蛾优化算法的辨识性能,将高斯混合分布思想引入到飞蛾位置更新中,提出一种新型的高斯混合飞蛾优化(GMFO)算法.实验结果证明了所提方法的有效性.
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