改进粒子群算法在调制模式识别中的应用

• 作者: 王振宇 秦立龙
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 调制模式识别 信息熵 粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 102-107
• 页数: 6页
• 分类号: TP273.5
• 字数: 5484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.07.017

摘要

针对标准PSO算法易陷入局部最优化和LDW-PSO算法不能适应复杂、非线性优化的问题,提出了一种基于信息熵理论的改进粒子群算法(EPSO).该方法利用信息熵值确定惯性权值,使之具有自适应地调整“探索”和“开发”的能力.将新算法应用于调制模式识别中SVM分类器最优参数值的确定,仿真研究实明,该算法性能稳定.与标准PSO和LDW-PSO算法相比,EPSO算法有效增强了跳出局部最优解的能力,具有较好的工程应用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振宇		19	96	6.0	8.0
2	秦立龙	国防科学技术大学电子科学与工程学院	5	23	3.0	4.0