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研究生:廖茂欽
研究生(外文):Liaw, Maw-Chin
論文名稱:以移民及人工選擇為基礎的基因遺傳演算法則鑑別NARX模式
論文名稱(外文):Identifying NARX model Using Genetic Algorithm based on Migration and Artificial Selection
指導教授:陸冠群陸冠群引用關係
指導教授(外文):Luh Guan-Chun
學位類別:碩士
校院名稱:大同工學院
系所名稱:機械工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:2
中文關鍵詞:非線性自動迴歸外加輸入模式基因遺傳演算法則移民人工選擇
外文關鍵詞:Nonlinear Auto Regressive with eXogenoue inputNARXGenetic AlgorithmMigrationArtificial Selection
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非線性自動迴歸外加輸入(NARX)模式為參數線性之非線性差分方程
式, 它是由過去 的輸入及輸出所組成的函數, 可以較少的參數來表示一
非線性系統. 基因遺傳演算法則 是一種最佳化的方法, 可用來求得NARX
模式的組成結構. 然而, 在基因遺傳演算法則中, 如何防止提早收斂並
找到最佳解一直是研究的目標, 而以移民及人工選擇為基礎的基因 遺傳
演算法則(GAMAS)便是解決此問題的一種方法, 它不像簡單基因遺傳演算
法則(SGA) 只用單一族群而用多個族群來演算. 在本論文中, 將展現出
GAMAS能有效的應用在NARX 模式的鑑別上, 另外, 並以Borland C++寫一
圖形使用者介面(GUI)的軟體做為模擬之用.

Nonlinear Auto Regressive with eXogenous input (NARX) model
is a linear-in-the-parameter difference equation. It is a
function of past inputs and outputs. It can be used to present
nonlinear systems with a small number of parameters. Genetic
Algorithms (GAs) are optimizing methods and can be used to
derive the structures of NARX model. However, the main problem
in Genetic Algorithms is how to prevent premature converge and
to get the global optimum. Genetic Algorithm based on
Migration and Artificial Selection (GAMAS) is developed to slove
the problem. It uses multiple populations instead of single
population in simple genetic algorithm (SGA). Our simulation
will show GAMAS is effective to identify NARX model. Moreover,
a software, GA-based NARX System Identification (GANARXSI), is
written in Borland C++ with graphic user interface (GUI) for
simulation.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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