Máxima-verosimilitud basada en computación adaptativa e inteligente para identificación de sistemas no lineales
Autores: Tariq, Hasnat Bin; Chaudhary, Naveed Ishtiaq; Khan, Zeshan Aslam; Raja, Muhammad Asif Zahoor; Cheema, Khalid Mehmood; Milyani, Ahmad H.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Máxima-verosimilitud basada en computación adaptativa e inteligente para identificación de sistemas no lineales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sistemas en tiempo real
Optimización
Paradigma de computación evolutiva
Algoritmo de evolución diferencial
Sistemas de error de salida de Hammerstein no lineales
Adaptativo
Robustez
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La ADEA logra valores de aptitud de 1.43 x 10 y 3.46 x 10 para un tamaño de población de 80 y 100, respectivamente, en el problema de identificación de sistemas HOE del estudio de caso 1 para un nivel de ruido de 0.01, mientras que los valores de aptitud respectivos en el caso de DEA son 1.43 x 10 y 3.46 x 10.
Descripción
La ADEA logra valores de aptitud de 1.43 x 10 y 3.46 x 10 para un tamaño de población de 80 y 100, respectivamente, en el problema de identificación de sistemas HOE del estudio de caso 1 para un nivel de ruido de 0.01, mientras que los valores de aptitud respectivos en el caso de DEA son 1.43 x 10 y 3.46 x 10.