examined on two sample motors, and

examined on two sample motors, and the results were compared
with that obtained using the classical parameter estimation method
and GA. The IA method was found to be more viable as it gave
minimum standard deviation among the solution obtained from
multiple random trials. The results confirm the potential of the
proposed approach and show its effectiveness and superiority over
the classical parameter estimation methods and the genetic
algorithms

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจสอบในสองตัวอย่างมอเตอร์ และมีการเปรียบเทียบผล
ที่ได้รับโดยใช้วิธีการประมาณพารามิเตอร์คลาสสิก
และ GA. พบวิธี IA จะทำงานเป็นให้
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานขั้นต่ำในการแก้ปัญหาที่ได้รับจาก
หลายการทดลองแบบสุ่ม ผลการยืนยันศักยภาพของการ
วิธีการนำเสนอ และแสดงประสิทธิภาพความปมเหนือ
วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์คลาสสิกและพันธุกรรมที่
อัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตรวจสอบในสองมอเตอร์ตัวอย่างและผลที่ได้รับเมื่อเทียบ
กับที่ได้ใช้วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์คลาสสิก
และ GA วิธี IA พบว่าทำงานได้มากขึ้นในขณะที่มันให้
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานขั้นต่ำในการแก้ปัญหาที่ได้จาก
การทดลองสุ่มหลาย ผลการยืนยันศักยภาพของ
วิธีการนำเสนอและแสดงถึงประสิทธิภาพและความเหนือชั้นกว่า
วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์คลาสสิกและพันธุกรรม
อัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตรวจ 2 ตัวอย่าง มอเตอร์ และเปรียบเทียบกับที่ได้มาจากการใช้
-
สำหรับวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์และ IA ) พบได้มากขึ้นตามที่มันให้
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานขั้นต่ำของสารละลายที่ได้จากการทดลองสุ่ม
หลาย ผลยืนยันศักยภาพของ
วิธีการที่เสนอและแสดงประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
คลาสสิกวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์และขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม