基于CPSO-LSSVM的多传感器数据融合

• 作者: 张朝龙 李彦梅 杨伟 江善和 江巨浪 黄忠
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 粒子群优化 最小二乘支持向量机 数据融合
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 3869字
• 语种: 中文

摘要

文中提出了一种新的基于混沌算法优化的粒子群(CPSO)算法,该算法在种群初始化时应用混沌算法优化粒子的初始位置,扩大粒子的有效搜索范围,在陷入局部最优时应用混沌算法遍历整个搜索空间,跳出局部最优.仿真实验证明该算法寻优性能优于当前其他PSO算法.利用CPSO对LSSVM的参数进行优化选择,建立多传感器数据融合模型.将该模型应用于压力的检测,实验证明了该方法优于当前其他主要方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江善和	安庆师范学院物理与电气工程学院	42	211	8.0	12.0
2	江巨浪	安庆师范学院物理与电气工程学院	56	581	13.0	22.0
3	黄忠	安庆师范学院物理与电气工程学院	37	132	7.0	10.0
4	李彦梅	安庆师范学院物理与电气工程学院	34	193	7.0	12.0
5	张朝龙	安庆师范学院物理与电气工程学院	30	240	9.0	14.0
6	杨伟	安庆师范学院物理与电气工程学院	11	23	2.0	4.0