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分数阶混沌系统参数估计的本质是多维参数优化问题, 其对于实现分数阶混沌控制与同步至关重要. 提出一种基于量子并行特性的粒子群优化新算法, 用于解决分数阶混沌的系统参数估计问题. 利用量子计算的并行特性, 设计出了一种新的量子编码, 使每代运算的可计算次数呈指数增加. 在此基础上, 构建了由量子当前旋转角、个体最优旋转角和全局最优旋转角共同组成的粒子演化方程, 以约束粒子在量子空间中的运动行为, 使算法的搜索能力得到了较大提高. 以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统的参数估计为例, 进行了未知参数估计的数值仿真, 结果显示本算法具有良好的有效性、鲁棒性和通用性. 相似文献
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针对一类连续时间异结构混沌系统, 利用自抗扰控制很强的鲁棒性, 提出了一种异结构混沌系统反同步的自抗扰控制策略.针对所设计的自抗扰控制器参数较多, 难以整定的问题, 提出了应用混沌粒子群优化算法对控制器进行参数寻优设计. 以Lorenz系统和Chua系统两个异结构混沌系统为例进行仿真验证, 由仿真结果可知, 该方法可以实现异结构混沌系统较快的反同步控制, 且具有很强的抗干扰能力.
关键词:
异结构混沌系统反同步
自抗扰控制器
混沌粒子群优化算法
参数寻优 相似文献
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为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性. 相似文献
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混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题,通过构造一个合理的适应度函数,可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进,有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上,讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略,实现两个算法的协同进化,进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点. 相似文献
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利用人工免疫算法及粒子群优化算法融合的优点,提出了一种免疫双态微粒群算法(immune binary-state particle swarm optimization, IBPSO)的自抗扰控制器(IBPSO-ADRC),应用于混沌系统控制,构建一种混沌系统自抗扰控制系统.实验研究表明:该控制方法无需了解动态系统精确模型,具有响应速度快,有效抑制混沌系统参数摄动及较强抗干扰能力的特点.
关键词:
人工免疫系统
微粒群算法
混沌系统
自抗扰控制器 相似文献
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为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法.首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行仿真实验.在Langevin系统中,将量子粒子群算法和描点法进行了寻优结果对比;在Duffing振子系统中,Duffing振子系统的寻优结果则直接与Langevin系统的寻优结果进行了对比.实验结果表明:在寻优结果和寻优效率上,基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法要明显高于描点法;在相同条件下,Duffing振子系统的寻优结果要优于Langevin系统的寻优结果;在两种系统下,输入信号信噪比越低就越能体现出量子粒子群算法的优越性.最后还对随机共振系统参数的寻优结果进行了规律性总结. 相似文献
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Parameter estimation for chaotic systems using the cuckoo search algorithm with an orthogonal learning method
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We study the parameter estimation of a nonlinear chaotic system,which can be essentially formulated as a multidimensional optimization problem.In this paper,an orthogonal learning cuckoo search algorithm is used to estimate the parameters of chaotic systems.This algorithm can combine the stochastic exploration of the cuckoo search and the exploitation capability of the orthogonal learning strategy.Experiments are conducted on the Lorenz system and the Chen system.The proposed algorithm is used to estimate the parameters for these two systems.Simulation results and comparisons demonstrate that the proposed algorithm is better or at least comparable to the particle swarm optimization and the genetic algorithm when considering the quality of the solutions obtained. 相似文献
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为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力, 通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程, 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法. 首先, 分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法, 并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法. 然后, 在势阱中心的设计方面, 为强调全局最优粒子的指导作用, 提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略. 实验结果表明, 三种势阱粒子群优化算法性能比较接近, 都优于原算法, 且Delta势阱模型略优于其他两种. 相似文献
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提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发,并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明:所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象,合理设计同步控制器,并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置,实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制,验证了所提方法的可行性与有效性. 相似文献