一种新型的非线性系统模型参数辨识方法
针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点，提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法，利用PSO算法强大的优化能力，通过对算法的改进，将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒，利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值，可有效提高参数辨识的精度和效率。
文件下载
评论信息
其他资源
- 《GNSS单频软件接收机应用与编程》源程序
- Learn More Study Less 书签完整版（英文原版）PDF
- labelimg标注好的车牌数据，500多张
- 管鲍多媒体电子教室完全破解版可控制60台学生终端
- 饭卡管理系统软件工程课程设计
- AM信号载波同步
- 遗传算法解决背包问题（亲测可运行出结果）
- skynet实现的斗地主服务端源码
- 半定规划SDPT3-4.0
- 最牛逼的Oracle DBA基础笔记 菜鸟必备
- ukf无损卡尔曼滤波算法.m
- 电信BOSS系统介绍
- 学生社团管理系统（数据结构课程设计C语言版）
- C#后台返回json类型数据
- SQLServer2005的XML支持、异常处理以及更多内容
- google-chrome-stable_current_x86_64.rpm
- geoip&goaacess.rar
- china 基于ni labview fpga平台的用户案例集
- 编译原理综合性实验 华农
- 基于waveIn API的录音器
- 用于人脸识别的lbp算法C++源码
- 智能小车的寻光实现
- C++仿QQ界面
- 灰鸽子键盘记录插件.rar
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明