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粒子群算法及其在分数阶系统辨识中的应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-35页
    1.1 分数阶系统辨识第15-18页
        1.1.1 分数阶微积分的发展第15-16页
        1.1.2 分数阶系统辨识研究现状第16-18页
        1.1.3 分数阶系统辨识研究意义第18页
    1.2 最优化问题及算法第18-20页
        1.2.1 最优化问题模型第19页
        1.2.2 智能优化算法第19-20页
    1.3 粒子群算法研究现状第20-33页
        1.3.1 粒子群算法的理论研究现状第22-29页
        1.3.2 粒子群算法的改进研究现状第29-32页
        1.3.3 粒子群算法的应用研究现状第32页
        1.3.4 其他相关优化算法第32-33页
    1.4 本文研究内容和章节安排第33-35页
第2章 粒子群算法收敛性分析第35-52页
    2.1 引言第35页
    2.2 粒子轨迹分析第35-44页
        2.2.1 简化模型中的粒子轨迹分析第35-39页
        2.2.2 粒子群算法中粒子轨迹特性分析第39-44页
    2.3 基于蒙特卡洛方法的算法收敛性分析第44-51页
        2.3.1 基于时变离散系统理论的算法收敛性分析第44-46页
        2.3.2 基于蒙特卡洛方法的算法收敛性分析第46-48页
        2.3.3 参数对粒子运行轨迹稳定性影响的实证分析第48-51页
    2.4 本章小结第51-52页
第3章 粒子群算法的性能分析及参数选取第52-65页
    3.1 引言第52页
    3.2 参数对算法性能的影响第52-58页
        3.2.1 测试函数第52-54页
        3.2.2 参数对粒子探索能力的影响第54-55页
        3.2.3 参数对算法成功率的影响第55-58页
    3.3 算法参数选取第58-63页
        3.3.1 固定参数典型策略对比及一组推荐值第58-61页
        3.3.2 时变参数推荐值第61-63页
    3.4 本章小结第63-65页
第4章 基于自适应搜索中心的骨干粒子群算法第65-90页
    4.1 引言第65页
    4.2 骨干粒子群算法第65-70页
        4.2.1 骨干粒子群算法的基本形式第65-67页
        4.2.2 骨干粒子群算法的性能测试第67-69页
        4.2.3 关于骨干粒子群算法的两点思考第69-70页
    4.3 标准粒子群算法和骨干粒子群算法中粒子分布分析第70-72页
    4.4 基于搜索中心自适应调节的改进骨干粒子群算法第72-79页
        4.4.1 搜索中心自适应调节策略第72-76页
        4.4.2 越界粒子的处理第76-77页
        4.4.3 改进算法描述第77-78页
        4.4.4 改进算法的全局收敛性分析第78-79页
    4.5 仿真实验第79-88页
        4.5.1 基准函数及其它用于比较的算法第79-82页
        4.5.2 实验结果及分析第82-88页
    4.6 本章小结第88-90页
第5章 基于粒子群算法的分数阶系统频域辨识第90-107页
    5.1 引言第90页
    5.2 分数阶微积分及分数阶系统第90-94页
        5.2.1 分数阶微积分第90-92页
        5.2.2 分数阶系统第92-94页
    5.3 基于最小二乘法和粒子群算法的分数阶系统频域辨识第94-98页
        5.3.1 最小二乘法在分数阶系统频域辨识中的应用第95-97页
        5.3.2 分数阶系统的整体辨识第97-98页
    5.4 基于辅助变量法和粒子群算法的分数阶系统频域辨识第98-100页
    5.5 辨识实例第100-106页
        5.5.1 同元次分数阶系统辨识实例第100-103页
        5.5.2 一般分数阶系统辨识实例第103-106页
    5.6 本章小结第106-107页
第6章 全文总结与展望第107-110页
    6.1 论文的主要工作和创新点第107-108页
    6.2 今后的研究方向第108-110页
参考文献第110-125页
攻读博士学位期间发表的论文第125-126页
攻读博士学位期间参加的科研工作第126-127页
致谢第127-128页
作者简介第128页

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