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群智能的双率系统的状态与参数估计

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
引言第9-10页
1. 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文研究主要内容第13-15页
2 双率系统辨识模型的建立第15-21页
    2.1 提升技术第15-16页
    2.2 系统模型第16-20页
    2.3 小结第20-21页
3 粒子群优化算法的分析及改进第21-39页
    3.1 粒子群算法基本原理第21-23页
        3.1.1 粒子群算法描述第21-23页
    3.2 粒子群算法改进策略分析第23-25页
    3.3 CPSO 算法的收敛性分析第25-34页
        3.3.1 CPSO 算法参数设置准则第29-31页
        3.3.2 CPSO 快速收敛机制第31-34页
    3.4 优化算法寻优性能测试第34-38页
    3.5 本章小结第38-39页
4 双率系统的参数辨识第39-56页
    4.1 递推最小二乘辨识原理第39-41页
    4.2 传递函数模型参数辨识第41-45页
        4.2.1 双率系统递推最小二乘算法推导第41-43页
        4.2.2 双率系统 MCPSO 辨识算法第43-45页
    4.3 仿真实例第45-55页
        4.3.1 白噪声干扰下双率系统传递函数模型的参数估计第45-51页
        4.3.2 有色噪声干扰下双率系统传递函数模型的参数估计第51-55页
    4.4 本章总结第55-56页
5 多率系统的状态空间的参数和状态估计第56-67页
    5.1 多率系统规范型状态空间模型描述第56-59页
    5.2 MCPSO 状态估计算法推导第59-61页
    5.3 仿真实例第61-65页
    5.4 本章小结第65-67页
6 总结和展望第67-69页
参考文献第69-74页
在学研究成果第74-75页
致谢第75页

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