【摘 要】
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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了算法的全局探索与局部开发,并引入向精英抗体学习策略
【机 构】
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南昌大学机电工程学院; 贵阳学院电子与通信工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51566012);贵州省联合基金项目(黔科合LH字[2015]7302号)
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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了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了算法的收敛质量。对10个不同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,合理设计了同步控制器,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,实现了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。仿真实验结果表明了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。
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