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CCPSO2的核心算法如图所示，整体来说与上面的CPSO算法非常类似。 比较大的区别是，由于CCPSO2采样高斯采样方式产生新解，因此CCPSO2算法还会计算每个粒子 i 的Local Best粒子，并根据Local Best粒子采样得到新的粒子点 x 。 具体的整个代码细节在cpso.py里。 代码运行环境 windows系统，python3.6.0，第三方库及版本号如下： 研究方向 复杂过程系统分析、建模和优化 工业大数据分析与应用 各类石油化工企业工业大数据分析、监测平台开发 石油化工过程模拟、过程模拟系统开发 成员： 孙巍 （学校主页）、 王璟德 （学校主页） 过程模拟与优化中心（BUCT-CPSO） 研究方向 化工过程动态模拟 过程优化 虚拟仿真数字工厂.

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针对以上问题，借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法，并根据非线性自回归平均模型（NARMA-L2），采用基于 CPSO 合作粒子群算法的 PID 神经网络控制策略，设计了 PIDNNC 积分（PIDNNC-I）合成控制系统，并由此形成了基于该策略的 PIDNN 神经网络控制系统设计方法。 因此，研究者们开始探索更为先进的控制策略，如基于合作粒子群算法（CPSO）的PID神经网络控制策略（PIDNNC），该策略通过建立非线性自回归平均模型（NARMA-L2）并结合PID神经网络，提高了偏航系统的稳定性、鲁棒性和控制精度 [51]。 转自豆瓣：性虐待病人的除名医师George Williams，正在中国做心理咨询督导因实施含性虐待病人等17项违法…