基于粒子群算法优化的目标识别方法

• 作者: 侯亚丽 李岗 王伟
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: BP算法 LM算法 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 9-13
• 分类号: O235
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1194.2010.02.003

摘要

误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法,其优化算法也层出不穷.针对LM优化算法存在局部极小点的问题,通过采用基于优化理论的粒子群优化算法(PSO)来改进Levenberg-Marquardt (LM)算法.将提取的目标瞬态特性特征作为各种算法的输入,通过matlab仿真,对整个样本进行训练,并随机选择小样本进行检验.结果表明,优化方法均合理可行,其收敛速度和预测精度有明显的提高,综合来讲,粒子群算法优化后的LM算法表现出较大的优越性,为利用目标的瞬态特性进行目标识别提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯亚丽		1	6	1.0	1.0
2	李岗		1	6	1.0	1.0
3	王伟		1	6	1.0	1.0