2008~年自考03350社会研究方法试题答案历年试题及答案汇总.doc

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基于遗传编程的非线性系统辨识1言220091161控袁晓磊,白焰,董玲系统辨识是研究建立生产过程数学模型的一种理论方法。所谓辨识就是从含有噪声的输入、输出数据中提取研究对象的数学模型⋯。非线性系统辨识是比较复杂的课题,在一些研究中,采用神经网络或模糊逻辑等人工智能算法,将系统作为黑箱建模,不能得出输入、输出间明显的关系旧引。CozaJ工智能算法是对自然界进化的一种模拟。在遗传编程中,进化的个体是以树状结构存在的程序。遗传J过程,实际是一个符号回归过程,就是把系统的数学描述ǖ莺⒉罘址匠痰看作程序,在进化过程中通过各种基因操作自动生成能非常好匹配目标系统的程序ǖ莺⒉罘址匠痰,整个过程是结构辨识和参数辨识的统一,尤其适合对非线性系统的辨识,比其他算法有一定优越之处。在本文中,将论述如何使用基本的遗传编程算法对非线性静态系统进行辨识,以及如何使用一种新的改进遗传编程算法旧。对非线性离散动态系统进行辨识,本文中的目标系统都是单输入单输出系统OutputSISO)本算法和改进算法进行介绍。基本遗传编程算法糜诰蔡低潮媸①原始种群的产生确定终端集合,包括变量、随机常数等;确定函数集合,包括各种数学运算符、函数等,然后由终端集合和函数集合随机地产生原始种群,也就是树状程序的集合。②适应度定义适应度用于衡量一个程序解决问题的能力,类似自然界中生物对环境的适应性。适应度又有多种表达方式,如标准适应度、修正适应度等。在本文中,对静态系统辨识问题,假设自n2008-01制工程1671-7848(2009)01-0052-04摘要:为了实现对非线性系统的辨识,能够对目标系统的结构和参数进行同步辨识,将珿作为辨识工具。使用基本遗传编程算法对非线性静态系统进行辨识一对电厂钢球磨煤机存煤量与产粉量之间的特性关系曲线进行辨识;使用一种改进的遗传编程算法对非线性动态系统进行辨识一对一个二阶离散非线性差分方程进行辨识。所有辨识都取得了满意的结果。遗传编程进化过程中,目标系统的结构与参数同时准确辨识,证明遗传编程非常适合于解决非线性系统辨识问题,并在算法上实现了结构辨识和参数辨识的关键词:非线性系统辨识;遗传编程;算法中图分类号:A甆1钡缌Υ笱ё远担本遗传编程统一。Xiao-leiBAIYahDONGUniversityBeijing,InputSingle收稿日期:;(4062030)(1973)(1954-):,a
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,艻骸苐YindMl[i]YobjtI3之问的关系曲线的辨识作为例子,该曲线为二次曲袁晓磊等:基于遗传编程的非线性系统辨识定义如下:ndjtdI(i)bj(i)IZi(z)传递函数表达式;工吣,。为目标系统传递函数表i标准适应度代表了进化个体系统与目标系统在各个适应度案例上输出的总误差。修正适应度定义如下:=100(100+Z)其值在絣之间,值越大,个体适应性越好。③进化过程不同的程序树之间发生交叉操作;单个程序树发生变异和复制等操作。类似于自然界的进化,适应度高的个体程序被选中参与交叉、复制等操作的机会大,从而它们的整体或一部分通过基因操作传递到下一代的可能性就大,适应度低的个体逐渐消亡,这样经过很多代进化,就可以在进化种群中得到适应度很高的个体,也就是在()2)()8]①目标系统的数学表达形式改进算法使用如下差分方程表示目标非线性动态系统:薡一,琘—琞,[n][n1]z[nm])式中,虹,为系统的输入、输出;琺:n②终端集合和函数集合的定义定义终端集合{xyxx[71,]YY[n]R定义由传统的数学运算符纭”,“一”,“,”,“/”等。在本文中,“木”表示乘法虳运算DGPD成,例如,,,。每个怂惴淮桓霾问挥蠨运算符DD鐇,时,其作用是延迟。延迟的阶次由字母“焙竺娴氖秩范ā运算符可以级联以得到D时,其意义等价于单个的随机常数。③原始种群的产生在定义了终端集合和函数集合后,开始随机地生成原始种群中的程序树。改进算法中随机程序树生成过程与基本算法大体相2传统的数学运算符可以以任何其他运算符―运算符蛑斩宋2问运算符只能D符为参数。改进算法产生的程序树含传统的数学函数运算符节点、怂惴诘恪⒅斩私诘阏种树节点。l23D④特殊的交叉操作原始种群产生以后,开始进化过程。改进遗传编程算法与基本算法的主要不2叉操作:函数层交叉发生于函数层节点之间。憬徊娣⑸贒层节点之间。只有同层的节点之间才允许发生交叉操作,不同层的节点间不允许发生交叉操作。此约束条件保证了交叉操作生成的新程序树在表达式含义上的正确性。⑤适应度定义在改进算法中,标准适应度定义如下:对进化种群中个体程序所代表的系统和目标系统分别输入相同的时间序列,若瑁琲。为种群中个Y[i]i0标准适应度代表