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  1. 一种基于多核架构的免疫动态学习PSO的参数估计增强方法

  2. 物理参数的识别对于工业驱动系统的控制系统设计,状态监测和故障诊断至关重要。 本文将基于多核架构的并行计算技术和受生物启发的智能优化算法引入到系统参数估计模型的设计中。 在这项研究中,提出了一种采用免疫合作动态学习粒子群优化(PSO)算法和多核计算体系结构的并行实现方法,用于永磁同步电机(PMSM)参数估计。 讨论了三种新颖的策略,所有这些策略都是为了增强设计参数估计器的动态响应和快速收敛性能。 这些策略包括动态速度修改策略,基于免疫记忆的搜索信息保存机制以及基于免疫网络的PSO学习算子。最后,将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:2097152
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  1. 一种基于多核架构的免疫动态学习PSO的参数估计增强方法

  2. 一种基于多核架构的免疫动态学习PSO的参数估计增强方法
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    • 发布日期:2021-03-08
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  2. 一种基于多核架构的免疫动态学习PSO的参数估计增强方法
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    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:1048576
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