| 基于改进混沌PSO的多相机组网优化研究 |
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| 引用本文： | 曾祥进,田金文,陈建,刘柯.基于改进混沌PSO的多相机组网优化研究[J].教育技术导刊,2019,18(4):123-126. |
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| 作者姓名： | 曾祥进 田金文 陈建 刘柯 |
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| 作者单位： | 1. 武汉工程大学 计算机科学与工程学院，湖北 武汉 430205；2. 华中科技大学 自动化学院，湖北 武汉 430074 |
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| 摘 要： | 多相机组网网络设计具有多参数、多约束、运算量大等特点，在理论上是一个复杂的优化策略问题，寻找其绝对精确的最优解通常需要很大的运算量，因此在实现时必须考虑算法效能。利用基于粗糙集的启发式属性约简算法获得特征属性的约简，在此基础上利用改进的支持向量机对约简信息进行预测。为了获得最优预测精度，采用混沌粒子群优化（PSO）算法以避免SVM预测模型的局部优化。最后通过实验对粒子群优化（PSO）算法、改进的PSO（IPSO）算法与混沌PSO（CPSO）算法性能进行比较，分析结果表明，相比于其它方法，该方法在收敛速度以及防止局部寻优等性能方面有较大提高。
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| 关 键 词： | PSO 多相机组网 混沌粒子群 网络优化 |
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