TY - Jour A2 - Balint，Stefan Au - Chen，Shaolong Au - Yang，Renyu Au - Yang，Renhuan Au - Yang，刘奥 - 杨，秀祖·奥 - 徐，Chuangbiao Au - Xu，Baoguo Au - Zhang，Huatao Au -鲁，耀胜奥 - 刘，威奇PY - 2016 DA - 2016/12/26 TI - 基于改进边界鸡群优化的非线性系统参数估计方法SP - 3795961 VL - 2016 AB - 参数估计是非线性的重要问题系统建模与控制。通过构造适当的健身功能，系统的参数估计可以转换为多维参数优化问题。作为一种新型群体智能算法，鸡群优化（CSO）由于其良好的全球收敛和鲁棒性而引起了很多关注。本文提出了一种基于改进的边界鸡群优化优化（IBCSO）的方法，用于由Lorenz系统和耦合电动机系统进行说明和测试的非线性系统的参数估计。此外，我们已经分析了时间序列对估计精度的影响。计算机仿真结果表明，非线性系统参数估计是可行的和理想的性能。SN - 1026-0226 UR - https://doi.org/10.1155/2016/3795961 Do - 10.1155/2016/3795961 Do - 10.1155/2016/3795961 JF - 自然界和社会的离散动态Pb - Hindwi Publishing CorporationKW - ER -