【摘 要】
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对于软测量模型参数估计问题，针对传统梯度法求解非线性最小二乘模型时依赖初值、需要追加趋势分析进行验证和无法直接求解复杂问题的缺陷，提出将参数估计化为约束优化问题，使用
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对于软测量模型参数估计问题，针对传统梯度法求解非线性最小二乘模型时依赖初值、需要追加趋势分析进行验证和无法直接求解复杂问题的缺陷，提出将参数估计化为约束优化问题，使用混合优化算法求解的新思路。为此提出一种自适应混合粒子群约束优化算法（AHPSO-C）。在 AHPSO-C 算法中，为平衡全局搜索（混沌粒子群）和局部搜索（内点法），引入自适应内点法最大函数评价次数更新策略。对12个经典测试函数的仿真结果表明，AHPSO-C是求解约束优化问题的一种有效算法。将算法用于淤浆法高密度聚乙烯（HDPE）串级反应过程中
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