【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:51206086,51176085);中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:12MS117)资助的课题~~
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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.
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