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混沌粒子群优化粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。 相似文献
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粒子群优化算法及其应用 总被引:20,自引:0,他引:20
粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,它属于一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域。PSO的优势在于简单而又功能强大。介绍了基本的PSO算法、研究现状及其应用,并讨论将来可能的研究内容。 相似文献
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离散非线性输出调节问题的解很难通过求解代数方程的解获得,对于不确定性系统,往往通过逐渐逼近的方法以尽可能获得最优解,而神经网络则常被应用于这些算法之中。本文利用粒子群算法对神经网络的权值进行更新,并将之应用于球杆系统的离散化输出调节问题,通过仿真可看出其控制性能比传统的线性控制有了明显的改善。 相似文献
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雷达对抗侦察接收机在接收、截获脉冲信号的同时,也改变了脉冲信号的原始包络。这些改变不符合雷达辐射源识别的高精度要求。通过理论计算定性分析接收机对脉冲信号包络的不利影响,并提出利用非线性系统辨识理论中的最小二乘支持向量回归(LSSVR)算法获取接收机逆系统模型,以便恢复包络信息,最后通过仿真试验说明该方法的有效性。 相似文献
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针对标准粒子群优化算法在优化复杂函数时容易早熟,收敛精度低等缺点,根据遗传学中优良个体之间杂交产生优良后代概率大的特性,提出一种改进方案,由于个体最优位置包含的有用信息多于粒子当前位置,在每一次迭代中,对所得到的个体最优位置进行交叉操作,以产生优良后代,并当粒子群陷入早熟收敛时,运用新的细菌觅食趋化操作使所有粒子在不破坏现有种群结构的情况下,逐步摆脱局部最优的束缚.将其应用于函数优化中,得到了较好的优化效果. 相似文献
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贾冀婷 《微电子学与计算机》2011,28(12):68-71
针对软件可靠性分配中不易求解全局最优解这一问题,将可靠性指标分配到每个模块中,并利用改进的粒子群优化算法来搜索模型的最优解.实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解软件可靠性分配问题时的效果优于遗传算法等其他智能优化算法. 相似文献
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