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论文研究-基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识.pdf
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针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。
本软件ID:11414810
针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。
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