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J-GLOBAL ID：202002236945868820   整理番号：20A1064127

適応IIRシステム同定問題のためのカオス戦略に基づく利己的群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Selfish herd optimization algorithm based on chaotic strategy for adaptive IIR system identification problem

著者 (12件)： Zhao Ruxin (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Wang Yongli (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Wang Yongli (CETC Big Data Research Institute Co., Ltd., Guiyang, Guizhou, China) ,  Liu Chang (School of Mechanical and Automotive Engineering, Yangzhou Polytechnic Institute, Yangzhou, Jiangsu, China) ,  Hu Peng (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Jelodar Hamed (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Yuan Chi (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Li YanChao (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Masood Isma (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Rabbani Mahdi (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Li Hao (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Li Bo (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 10  ページ： 7637-7684  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応無限インパルス応答(IIR)フィルタの設計法は挑戦的な問題である。その設計原理は,平均二乗誤差(MSE)の最小化に基づく未知のプラントのための最適モデルを得るために,適応アルゴリズムの反復プロセスによってフィルタパラメータを決定することである。しかしながら,多くの適応アルゴリズムは,最小MSEに対するIIRフィルタのパラメータを調整することができない。したがって,より効率的な適応最適化アルゴリズムは,IIRフィルタのパラメータを調整するために必要である。本論文において,著者らはカオス戦略(CSHO)に基づく利魚群最適化アルゴリズムを提案して,それをIIRシステム同定問題を解明するために適用した。CSHOでは,より良い局所最適化戦略であるカオス探索戦略を追加した。その機能は,グローバル最適解の周りのより良い候補解を探索することであり,それはアルゴリズムの局所探索をより正確にして,潜在的グローバル最適解を発見する。IIRシステム同定問題を解いて,CSHOの有効性を検証した。実験のために,同じ次数と縮小次数を持つ10の典型的なIIRフィルタモデルを選択した。CSHOの実験結果は,コウモリアルゴリズム(BA),セルラ粒子群最適化および微分進化(CPSO-DE),ホタルアルゴリズム(FFA),ハイブリッド粒子群最適化および重力探索アルゴリズム(HPSO-GSA),改良粒子群最適化(IPSO)および逆ベース調和探索アルゴリズム(OHS)と比較した。実験結果は,CSHOには,ほとんどのIIRシステム同定問題を解決することにおいて,より良い最適化精度,収束速度,および安定性があることを示している。同時に,それはより良い最適化パラメータを得て,試験サンプルにおける実際の出力と予想出力の間のより小さい差異を達成した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  重力 ,  *システム同定 ,  *最適化手法 ,  インパルス応答 ,  再帰フィルタ ,  *カオス ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 最適解 ,  粒子群最適化 ,  適応アルゴリズム ,  収束速度 ,  平均二乗誤差 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 利己的群最適化アルゴリズム ,  カオス戦略 ,  IIRシステム同定問題 ,  適応アルゴリズム ,  局所最適化戦略

分類 (1件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  IIR ,  システム同定 ,  問題 ,  カオス ,  戦略 ,  最適化アルゴリズム