基因表达式编程在Hammerstein模型辨识中的应用

"基于基因表达式编程的Hammerstein模型的辨识 (2008年)" 这篇2008年的论文聚焦于使用基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）技术来解决Hammerstein模型的辨识问题。Hammerstein模型是一种特殊的非线性系统模型，它由一个静态非线性部分和一个线性动态部分组成，常用于描述具有非线性特征的系统。传统的Hammerstein模型辨识方法通常需要预先设定系统的结构和阶次，这可能导致辨识过程复杂且效率低下。 文章的主要贡献包括： 1. 证明了Hammerstein模型的Waltz核，即确定了模型的内在稳定性条件。这对于确保系统在操作中的稳定性和可靠性至关重要。Waltz核是系统稳定性的关键指标，作者提供了该模型稳定性的充分必要条件，为后续的辨识过程奠定了理论基础。 2. 引入了结构体和参数体的概念，并进行了形式化的描述。这些概念帮助构建和理解模型的内部结构和参数，使模型辨识过程更为清晰和系统化。 3. 提出了一种新的Hammerstein模型辨识方法——HMI-GEP（Hammerstein Model Identification based on Gene Expression Programming）。这种方法利用GEP的自动搜索和优化能力，能够全自动地构造模型结构并确定最佳参数，从而简化了传统方法中的复杂步骤，提高了辨识效率。 通过实验结果，HMI-GEP方法展示出了其简单性和有效性，显著提升了辨识性能。即使在模型结构采用不同形式表达的情况下，参数估计的最低准确率也能达到约93%，这表明该方法对于非线性系统辨识具有很高的适用性和准确性。 关键词：计算机软件、基因表达式编程、Hammerstein模型、系统辨识、非线性系统 这篇论文属于工程技术领域，发表在2008年9月的《吉林大学学报(工学版)》第38卷第5期，对于理解和改进非线性系统的建模和辨识提供了创新性的解决方案。