|  درخواست عضويت  |  رمز خود را فراموش کرده ايد؟  |  ورود اعضا [Sign in]
جستجوي پيشرفته مطالب   |  
 جستجو:  
magiran.com >  مجله هوش مصنوعي و داده كاوي >سال ششم، شماره 2 > متن
مشخصات نشريه
آخرين شماره
آرشيو شماره هاي گذشته
جستجوي مطالب
سايت اختصاصي
تماس با نشريه
ارسال الکترونيکي مقاله
شماره جديد اين نشريه
سال ششم
شماره 2
Summer - Autumn 2018


 راهنمای موضوعی نشريات
اين نشريه در گروه(های) زير قرار گرفته است:

خدمات سايت




 


Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, 2018(Issue 2)



Title:
Non-linear Fractional-Order Chaotic Systems Identification with Approximated Fractional-Order Derivative based on a Hybrid Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm Method


Author(s):
M. Kosari *, M. Teshnehlab

Paper language: English


Abstract:
Although many mathematicians have searched on the fractional calculus since many years ago, but its application in engineering, especially in modeling and control, does not have many antecedents. Since there are much freedom in choosing the order of differentiator and integrator in fractional calculus, it is possible to model the physical systems accurately. This paper deals with time-domain identification fractional-order chaotic systems where conventional derivation is replaced by a fractional one with the help of a non-integer derivation. This operator is itself approximated by a N-dimensional system composed of an integrator and a phase-lead filter. A hybrid particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) method has been applied to estimate the parameters of approximated nonlinear fractional-order chaotic system that modeled by a state-space representation. The feasibility of this approach is demonstrated through identifying the parameters of approximated fractional-order Lorenz chaotic system. The performance of the proposed algorithm is compared with the genetic algorithm (GA) and standard particle swarm optimization (SPSO) in terms of parameter accuracy and cost function. To evaluate the identification accuracy, the time-domain output error is designed as the fitness function for parameter optimization. Simulation results show that the proposed method is more successful than other algorithms for parameter identification of fractional order chaotic systems.

Keywords:
Parameter identification; chaotic system; Particle Swarm Optimization; Genetic Algorithm; Fractional calculus
 

دوست گرامي:

    با تشکر از همراهي شما به اطلاع مي رساند مطالعه متن مقالات نشريات و خدمات اختصاصي اين سايت تنها براي اعضا و با پرداخت حق عضويت (اشتراک طلايي) امکان پذير است.

  هزینه حق عضویت سالانه(اشتراک طلایی):

  • مشترکان داخل کشور     250.000 ريال (100 مقاله اعتبار اولیه) پرداخت با همه کارتهای بانکی
  • مشترکان خارج از کشور   50 دلار  (100 مقاله اعتبار اولیه) پرداخت با  Paypal
  اگر عضو سايت هستيد:
     شناسه کاربري:
     رمز عبور:

  اگر عضو سايت نيستيد:
شما با تکميل فرم عضويت و تاييد نشاني ايميل خود در سايت "بانک اطلاعات نشريات کشور magiran.com"  مي توانيد از امکانات اختصاصي اين سايت به شرح زير استفاده نماييد.:
  • دسترسي به متن مقالات پس از پرداخت حق عضويت و فعال سازی اشتراک طلايي
  • استفاده از  فروشگاه سايت و سفارش اينترنتي اشتراک نسخه چاپي نشريات با 10 درصد تخفيف
  • ايجاد فهرست نشريات مورد علاقه براي دسترسي سريع
  • اطلاع از انتشار نشريات مورد علاقه از طريق پست الکترونيکي
  • دريافت روزانه سرخط مطالب روزنامه هاي عضو بر اساس کلمات انتخابي خودتان تا سقف 10 عنوان


آيا مايل به عضويت در بانک اطلاعات نشريات کشور هستيد؟ 
(رايگان)

          

 



 

 

 
 
ارسال مطلب به دوستان
نظر بدهيد
ثبت در فهرست علائق

معرفی سايت به ديگران
گزارش اشکال در اطلاعات
اشتراک نشريات ديگر
 جستجوی مطالب
کلمه مورد نظر خود را وارد کنيد

جستجو در:
آرشيو اين مجله
همه مجلات عضو
مجلات علمی مصوب
متن روزنامه های عضو
    
جستجوی پيشرفته



 

اعتماد
ايران
جام جم
دنياي اقتصاد
رسالت
شرق
كيهان
 پيشخوان
فصلنامه انتظام اجتماعي
متن مطالب شماره 2 (پياپي 1002)، تابستان 1397را در magiran بخوانيد.

 

 

 

سايت را به دوستان خود معرفی کنيد    
 1397-1380 کليه حقوق متعلق به سايت بانک اطلاعات نشريات کشور است.
اطلاعات مندرج در اين پايگاه فقط جهت مطالعه کاربران با رعايت شرايط اعلام شده است.  کپی برداري و بازنشر اطلاعات به هر روش و با هر هدفی ممنوع و پيگيرد قانوني دارد.
 

پشتيبانی سايت magiran.com (در ساعات اداری): 77512642  021
تهران، صندوق پستی 111-15655
فقط در مورد خدمات سايت با ما تماس بگيريد. در مورد محتوای اخبار و مطالب منتشر شده در مجلات و روزنامه ها اطلاعی نداريم!
 


توجه:
magiran.com پايگاهی مرجع است که با هدف اطلاع رسانی و دسترسی به همه مجلات کشور توسط بخش خصوصی و به صورت مستقل اداره می شود. همکاری نشريات عضو تنها مشارکت در تکميل و توسعه سايت است و مسئوليت چگونگی ارايه خدمات سايت بر عهده ايشان نمی باشد.



تمامي خدمات پایگاه magiran.com ، حسب مورد داراي مجوزهاي لازم از مراجع مربوطه مي‌باشند و فعاليت‌هاي اين سايت تابع قوانين و مقررات جمهوري اسلامي ايران است