CAJ | 학술논문

粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行、收敛速度快,但存在收敛精度不高、易陷入局部极值点的缺点.本文对原有算法中的固定惯性权重进行改进,着重分析了惯性权值因子在粒子群优化(PSO)算法中的作用,在现有的线性递减权值方法上,提出一种非线性权值递减策略,并将其尝试性地运用到多传感器融合的领域,运用该算法对数据融合中的加权因子进行估计.实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度/互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合,有效地从各融合数据中提取有用信息,成功排除噪声干扰,取得了良好的融合结果.
입자군산법시일충유효적심조함수겁치적연화계산방법,타간편역행、수렴속도쾌,단존재수렴정도불고、역함입국부겁치점적결점.본문대원유산법중적고정관성권중진행개진,착중분석료관성권치인자재입자군우화(PSO)산법중적작용,재현유적선성체감권치방법상,제출일충비선성권치체감책략,병장기상시성지운용도다전감기융합적영역,운용해산법대수거융합중적가권인자진행고계.실험결과표명,개진적PSO산법능근사최우지학정수거융합중각권치인자,사융합재신식원적가고성、신식적용여도/호보성이급진행융합적분급결구불학정적정황하,이근사최우적방식대전감기수거진행융합,유효지종각융합수거중제취유용신식,성공배제조성간우,취득료량호적융합결과.