1) Particle Swarm Optimization based on T-S mode(lT-SPSO)
基于T-S模型的模糊自适应PSO算法
1.
In order to solve the premature convergence problem of particle swarm optimization,a novel fuzzy adaptive Particle Swarm Optimization based on T-S mode(lT-SPSO) is presented.
针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法(T-SPSO算法)。
4) fuzzy adaptive algorithm
模糊自适应算法
1.
In view of the irrationality that the value of maneuvering frequency and maximum acceleration of the maneuvering target are set up artificially in the current statistical model,we present here a fuzzy adaptive algorithm based on the modified model(CS-MFA),which is used to build up the model of maneuvering frequency for its estimation and updating.
针对"当前"统计模型中目标机动频率和极限加速度值人为设定的不合理性,提出一种基于修正模型的模糊自适应算法(CS-MFA),对机动频率建模以便其估计更新,同时利用目标机动信息来实时调整过程噪声方差,提高系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。
6) Model Parameter Adaptation
基于模型自适应
补充资料：自适应自整定调节
分子式：
CAS号：
性质：在调节系统中，对象的动态特性往往是变化的,如果变化不大或调节的质量要求不高时，可以采用固定规律的调节器，假若变化大，质量要求又高时，需要选择可变规律调节器。调节器参数的改变是直接按照对象特性的变化进行的，叫作自适应调节。对象的识别和调节器的规律的计算都用一个计算装置进行，就叫自适应自整定调节，或简称自整定调节。
CAS号：
性质：在调节系统中，对象的动态特性往往是变化的,如果变化不大或调节的质量要求不高时，可以采用固定规律的调节器，假若变化大，质量要求又高时，需要选择可变规律调节器。调节器参数的改变是直接按照对象特性的变化进行的，叫作自适应调节。对象的识别和调节器的规律的计算都用一个计算装置进行，就叫自适应自整定调节，或简称自整定调节。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条