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基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

高 飞 童恒庆

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

高 飞, 童恒庆
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-05-30
  • 修回日期:  2005-06-20
  • 刊出日期:  2006-01-05

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

  • 1. 武汉理工大学数学系,武汉 430070
    基金项目: 

    科技部技术创新基金(批准号:02C26214200218),武汉理工大学校基金(批准号:XJJ2004113)及武汉理工大学大学生创新(UIRT)计划项目(批准号:A156, A157)资助的课题.

摘要: 估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力,从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO,将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明,改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度,对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性,是混沌系统参数估计的一种成功算法.

English Abstract

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