陈炎海
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金宁波市自然科学基金浙江省教育厅重点资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学自然科学总论更多>>
- 细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用被引量：3
- 2009年
- 提出了一种新的基于细菌生存优化(Bacterial Foraging Optimization BFO)的非线性模型辨识方法。它是利用群集智能仿生BFO算法对一类Hammerstein系统进行辨识,从而估计出它的参数模型。通过对这类输入非线性模型进行辨识,并用仿真实验说明BFO算法的参数设置与选择方法。比较基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization PSO)的非线性模型辨识算法,特别是对有色噪声的鲁棒性、模型的辨识精度、辨识收敛速度进行对比分析,以得出BFO辨识算法的优缺点及其有效性。
- 林卫星Peter X.Liu李文磊陈炎海欧超
- 关键词：系统辨识HAMMERSTEIN模型粒子群优化
- 粒子群优化的收敛分析及在广义预测控制中的应用
- 2012年
- 在进行粒子群优化的收敛性理论分析的基础上,推出了保证粒子群优化算法收敛性的参数设置区域,合理选择粒子群算法的关键参数,将粒子群优化与广义预测控制有机融合,用粒子群算法来解决广义预测控制的优化问题,提出基于粒子群优化的广义预测控制算法,通过工业过程对象的仿真并和传统的广义预测控制算法进行了对比分析,表明了该算法的有效性,特别是算法具有良好的输出跟踪精度和较强的鲁棒性.
- 林卫星陈炎海欧超李文磊
- 关键词：广义预测控制粒子群优化收敛性鲁棒性
- 一种快速收敛的改进粒子群优化算法被引量：13
- 2011年
- 采用离散线性系统的状态方程,根据系统稳定性理论,推出了保证粒子群优化算法收敛性的参数设置区域。在收敛性理论分析的基础上,提出了一种快速收敛的改进粒子群优化算法,它是基于二阶系统按最佳阻尼比的思想来设定粒子群速度更新公式中的惯性权重。通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法的收敛性和快速性,并和惯性权重线性递减的标准粒子群优化算法进行了比较。仿真结果表明,该算法具有可靠的收敛性能和更快的收敛速度。
- 林卫星陈炎海
- 关键词：粒子群算法阻尼比收敛性函数优化
- 控制领域的非线性系统辨识进展
- 本文介绍了控制领域的非线性系统辨识发展，对多层递阶辨识方法，以及把神经网络、遗传算法、粒子群优化等算法应用到非线性系统辨识而得到的一些新方法进行了阐述，展望了非线性系统辨识的发展方向和趋势。
- 陈炎海林卫星
- 关键词：神经网络系统控制系统辨识非线性系统
- 文献传递
