原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
Kriging插值计算过程中的相关模型参数确定是构造回归模型的关键,常用的模式搜索方法求解相关模型参数时存在计算精度依赖搜索起始点的缺点,从而导致最优解的不稳定.利用一种改进的二进制编码微粒群算法(Genetic Particle Swarm Optimization,GPSO)来求解相关函数的参数,该方法采用动态选择和调整变异算子概率的策略,克服了参数优化过程中对初始点设置的依赖问题,函数测试的性能比较表明该方法具有良好的收敛速度和稳定性.
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文献信息
篇名 基于PSO的Kriging相关模型参数优化
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 基因PSO Kriging插值 相关模型 参数优化
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 178-181,185
页数 5页 分类号 TB115
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈鹏 三峡大学信息技术中心 42 290 8.0 15.0
3 李剑 湖北第二师范学院计算机科学与工程系 20 262 7.0 16.0
5 管涛 华中科技大学数字化工程与仿真中心 31 357 11.0 17.0
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基因PSO
Kriging插值
相关模型
参数优化
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期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
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