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QPSO算法在非线性观测器设计中的应用
被引量：
1
1
作者
周丹
须文波
+1 位作者
孙俊
陈伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第4期246-248,共3页
具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optim ization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optim ization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法。该方...
具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optim ization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optim ization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法。该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计。仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力。
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关键词
具有量子行为的粒子群优化算法
非线性
观测器
滚动
时域
观测器
状态估计
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职称材料
题名
QPSO算法在非线性观测器设计中的应用
被引量：
1
1
作者
周丹
须文波
孙俊
陈伟
机构
江南大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第4期246-248,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60474030)
文摘
具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optim ization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optim ization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法。该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计。仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力。
关键词
具有量子行为的粒子群优化算法
非线性
观测器
滚动
时域
观测器
状态估计
Keywords
QPSO（quantum-behaved particle swarm optimization）
nonlinear observers
moving horizon observers
state estimation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP273.5 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
QPSO算法在非线性观测器设计中的应用
周丹
须文波
孙俊
陈伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
1
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