| 基于鱼群的PSO粒子滤波算法 |
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| 引用本文： | 高晓林.基于鱼群的PSO粒子滤波算法[J].科技广场,2014(9). |
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| 作者姓名： | 高晓林 |
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| 作者单位： | 江西理工大学信息工程学院,江西 赣州,341000 |
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| 摘 要： | 粒子群优化(PSO)粒子滤波算法比较而言,容易陷入局部最优,因此算法的准确度就会降低。本文在解决该问题时引入了一种基于鱼群的PSO粒子滤波算法。此算法是通过鱼群优化在采样过程中找到全局最优的相对位置,使其能够向全局最优的位置逐渐接近,同时提高估计有效的粒子数目,从而能够更有效的减少粒子退化与枯竭问题。实验表明,此算法与PSO粒子滤波算法相比,在估计准确度方面有了较大的提升。
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| 关 键 词： | 鱼群优化 粒子群优化 粒子退化 粒子枯竭 |
PSO Particle Filtering Algorithm Based on Fish |
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| Gao Xiaolin.PSO Particle Filtering Algorithm Based on Fish[J].Science Mosaic,2014(9). |
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| Authors: | Gao Xiaolin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Fish Optimization Search Particle Swarm Optimization(PSO) Particle Degeneracy Particle Drain-ing |
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