原文服务方: 火炮发射与控制学报       
摘要:
针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波.在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局收敛性,又保证了较快的收敛速度.实验表明该方法具有精度高,抗噪声干扰能力强并且鲁棒性高的特点.
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一种新的混合粒子群优化算法
粒子群算法
鱼群算法
聚群行为
混合算法
一种改进的基于蚁群优化的粒子滤波算法
粒子滤波
蚁群算法
转移概率
转移阈值
预估精度
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辅助变量粒子滤波
正则化
概率分布函数
一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法
粒子滤波
人工萤火虫群算法
转移概率
优化阈值条件
感知系数
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种新的混合优化粒子滤波算法
来源期刊 火炮发射与控制学报 学科
关键词 人工智能 粒子滤波 人工鱼群算法 微粒群算法 混合算法
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 理论探讨
研究方向 页码范围 1-4
页数 分类号 TJ765.3
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6524.2011.03.001
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 薄煜明 南京理工大学自动化学院 146 991 15.0 23.0
2 陈志敏 南京理工大学自动化学院 15 138 8.0 11.0
3 石杰 南京理工大学自动化学院 6 10 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
粒子滤波
人工鱼群算法
微粒群算法
混合算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
火炮发射与控制学报
季刊
1673-6524
61-1280/TJ
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
1834
总下载数(次)
0
总被引数(次)
6911
论文1v1指导