导读:本文包含了辨识算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人工蜂群算法,交叉算子,高斯变异,混沌扰动
辨识算法论文文献综述
肖晓,王明春,张雨飞,吴君[1]（2019）在《基于改进人工蜂群算法的非线性系统参数辨识》一文中研究指出针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出一种结合遗传算法的交叉算子,并在算法后期引入高斯变异和混沌扰动的改进人工蜂群算法。为验证改进算法的性能和有效性,用典型测试函数进行对比测试,并将改进算法应用于非线性传递函数模型的参数辨识中。实验结果表明,改进的算法收敛速度快,收敛精度高,辨识效果好。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年11期）
聂伟,葛娟,吴嘉诚,尹鑫,郑晓波[2]（2019）在《一种针对欠定瞬时混合模型的盲辨识算法》一文中研究指出文中研究了欠定瞬时混合模型下的盲辨识问题,提出了一种基于单源点检测的盲辨识算法。首先,文中介绍了欠定盲源分离的盲辨识模型;其次,利用观测信号时频系数之间的关系和大小来检测用于聚类的单源点;最后,采用势函数聚类的方法估计出混合矩阵。仿真结果表明,文中算法与其它相同混合模型的算法相比,具有更好的算法性能。(本文来源于《信息技术》期刊2019年11期）
张涛,张陈,余利,王铄,任乔林[3]（2019）在《采用混沌灰狼算法的植物油纸绝缘参数辨识》一文中研究指出频域介电谱含有丰富的变压器绝缘老化信息,因此为了量化研究植物油纸绝缘老化与频域介电特征量的关系,提出了基于混沌灰狼算法的植物油纸绝缘分数Zener模型参数辨识的方法.建立以复介电常数实部、虚部误差平方和最小为目标函数,利用引入混沌序列的灰狼优化算法辨识分数Zener模型参数,并以老化28 d样品为例分别计算复介电常数实部、虚部与实测值的重合度,与原始灰狼算法和遗传算法相比,具有初始位置准确、收敛速度快等优点.实部重合度高达95%、虚部重合度高达99%,表明分数Zener模型能表征植物油纸老化过程.(本文来源于《叁峡大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
周刘喜,陈育中,嵇朋朋[4]（2019）在《基于多种群粒子群优化算法的传递函数辨识》一文中研究指出本文提出了一种多种群粒子群算法,以误差平方和为适应度函数对系统的传递函数进行辨识。该算法中不同种群对应不同系统阶次,可以实现系统模型阶次和参数的同步辨识。典型系统仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《电子测试》期刊2019年22期）
郑方燕,颜路,汤其富,郑永,简圣杰[5]（2019）在《基于遗传算法的时栅误差参数辨识与补偿方法研究》一文中研究指出针对现有磁场式时栅角位移传感器原始测量精度低且误差成分复杂等特点,提出一种基于遗传算法的误差参数辨识与补偿方法,该方法根据时栅误差数学模型抽象出适应于生物遗传法则的遗传算法模型。首先将磁场式时栅误差辨识参数的样本数据进行针对性训练,并设置约束条件,然后利用遗传算法的"部分可观测黑箱性"特点进行数据样本迭代,并与时栅误差参数建立的目标函数寻求最佳逼近,以此完成误差参数的最优估计和误差曲线的最佳补偿。实验研究表明,采用遗传算法建立的时栅误差参数辨识模型辨识准确,对时栅误差成分中最主要的二次、四次误差有明显减少作用,其中二次误差减小66.67%、四次误差减小54.05%;与此同时,对一次误差及高频误差成分也有不同程度的抑制。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年10期）
周刘喜,陈育中,嵇朋朋[6]（2019）在《基于多种群差分进化算法的传递函数辨识》一文中研究指出提出了一种多种群差分进化算法,以误差平方和为适应度函数对系统的传递函数进行辨识。该算法中不同种群对应不同系统阶次,可以实现系统模型阶次和参数的同步辨识。典型系统仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《电子制作》期刊2019年21期）
杜春晖,张晔[7]（2019）在《自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究》一文中研究指出介绍了组合适应线性神经网络最小平均值评估法(Adaline-LMM)对脉冲控制信号的拟合分析方法,用于对电力控制系统中的信号评估。通过对系统信号中的各个谐波分量的幅值和相位进行谐波辨识,并对Adaline的权重向量进行更新,同时对目标函数进行技术估计。其中,自适应神经网络中的权重向量由LMM算法进行迭代更新,通过最小平均值估计算法的引入,减小由于脉冲噪声引起的暂时波动的影响。通过对给定脉冲信号进行拟合,可以发现所提方法具有较高的计算精度。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年21期）
黄文文,宋璐,史敬灼[8]（2019）在《适用于电机辨识建模的改进差分进化算法》一文中研究指出针对采用标准差分进化算法进行超声波电动机辨识建模存在的算法不够稳健、建模效率低等问题,对差分进化算法的变异操作进行改进,并设计自适应系数来调节优化进程。电机模型辨识应用表明,该改进差分进化算法表现更稳健,建模精度和建模效率更高,更适合电机辨识建模应用。(本文来源于《微特电机》期刊2019年11期）
赵峰,吴梦娣[9]（2019）在《EEMD-RobustICA和Prony算法在电力系统低频振荡模态辨识中的应用》一文中研究指出针对互联电网低频振荡辨识过程中Prony算法对噪声敏感的问题,该文将总体经验模态分解法、鲁棒性独立分量分析方法与Prony进行有机结合,运用到关键振荡模式辨识中。将待处理信号进行总体经验模态分解后得到的本征模态函数作为鲁棒性独立分量分析算法的输入,对得到的独立分量进行软阈值去噪后进行反变换得到重构后的本征模态函数,接着将重构后的本征模态函数相加得到去噪信号,用Prony算法对去噪信号进行辨识,最终得到低频振荡的模态参数。仿真结果表明:该方法综合利用了总体经验模态分解不依赖信号任何先验知识和完全由数据驱动的自适应性优点,及鲁棒性独立分量分析提取独立分量并保持分量信号完整性的优势,相比传统总体经验模态分解去噪算法,该方法在没有损失信号的前提下可提高分量信号的信噪比,克服Prony算法对噪声敏感的缺陷,更大程度去除噪声,有利于提高辨识精度和准确性,更能满足实际应用需求。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年10期）
朱雪仪,蔡俊鹏,陈德旺,林松青[10]（2019）在《猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真》一文中研究指出针对锂离子电池模型参数辨识问题,应用猫群算法(CSO)进行研究,并在SIMULINK环境下搭建电池仿真模型,进行有效性验证。CSO较最小二乘法、遗传算法取得了更优的效果:两种放电情况下对剩余电量估计的平均相对误差减少约0.02%;均方根误差平均减少0.000 57; CSO达到最优适应度的迭代次数仅为遗传算法的一半。(本文来源于《电池》期刊2019年05期）
辨识算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文中研究了欠定瞬时混合模型下的盲辨识问题,提出了一种基于单源点检测的盲辨识算法。首先,文中介绍了欠定盲源分离的盲辨识模型;其次,利用观测信号时频系数之间的关系和大小来检测用于聚类的单源点;最后,采用势函数聚类的方法估计出混合矩阵。仿真结果表明,文中算法与其它相同混合模型的算法相比,具有更好的算法性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
辨识算法论文参考文献
[1].肖晓,王明春,张雨飞,吴君.基于改进人工蜂群算法的非线性系统参数辨识[J].工业控制计算机.2019
[2].聂伟,葛娟,吴嘉诚,尹鑫,郑晓波.一种针对欠定瞬时混合模型的盲辨识算法[J].信息技术.2019
[3].张涛,张陈,余利,王铄,任乔林.采用混沌灰狼算法的植物油纸绝缘参数辨识[J].叁峡大学学报(自然科学版).2019
[4].周刘喜,陈育中,嵇朋朋.基于多种群粒子群优化算法的传递函数辨识[J].电子测试.2019
[5].郑方燕,颜路,汤其富,郑永,简圣杰.基于遗传算法的时栅误差参数辨识与补偿方法研究[J].传感技术学报.2019
[6].周刘喜,陈育中,嵇朋朋.基于多种群差分进化算法的传递函数辨识[J].电子制作.2019
[7].杜春晖,张晔.自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究[J].现代电子技术.2019
[8].黄文文,宋璐,史敬灼.适用于电机辨识建模的改进差分进化算法[J].微特电机.2019
[9].赵峰,吴梦娣.EEMD-RobustICA和Prony算法在电力系统低频振荡模态辨识中的应用[J].太阳能学报.2019
[10].朱雪仪,蔡俊鹏,陈德旺,林松青.猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真[J].电池.2019