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针对噪声环境下的非线性系统参数估计和模型降阶问题，提出了一种带假设检验的微粒群优化算法（PSOHT），以最小化平均平方误差为目标，结合统计意义下的评价和比较，通过微粒群操作进行参数估计。基于典型非线性时滞系统的仿真实验，验证了所提算法的有效性和抗噪声能力。
噪声环境下参数估计和模型降阶的一种有效方法
【摘 要】
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针对噪声环境下的非线性系统参数估计和模型降阶问题，提出了一种带假设检验的微粒群优化算法（PSOHT），以最小化平均平方误差为目标，结合统计意义下的评价和比较，通过微粒群操作进行
【机 构】
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清华大学自动化系
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2006年5期
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