一种基于Kalman滤波和粒子群优化的测试数据生成方法

• 作者: 姜淑娟 张争光 张艳梅 曹鹤玲 薛猛 钱俊彦
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 测试数据生成 粒子群优化 Kalman滤波 邻域拓扑
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2473-2483
• 页数: 11页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 9157字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.10.023

摘要

为减少进化代数,提高路径覆盖成功率,提出了多邻域Kalman滤波PSO测试数据生成方法.在该方法中将粒子固定划分到不同邻域中,各邻域内指定一个粒子向全局最优粒子学习,其余各粒子向所在邻域中最优粒子学习,而全局最优粒子利用无速度项的简化PSO进化.在此过程中,除全局最优粒子外的各粒子利用Kalman滤波方程更新粒子的位置.实验表明,相较于基本PSO和其他PSO方法,即使是覆盖困难的路径,本文方法也具有进化代数少、路径覆盖成功率高及性能稳定的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜淑娟	中国矿业大学计算机科学与技术学院	85	517	12.0	18.0
3	钱俊彦	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	86	238	9.0	10.0
4	张艳梅	中国矿业大学计算机科学与技术学院	30	172	7.0	12.0
6	薛猛	中国矿业大学计算机科学与技术学院	8	77	4.0	8.0
7	张争光	中国矿业大学计算机科学与技术学院	7	21	3.0	4.0