基于粒子群优化算法的CE模型研究

• 作者: 汪瑾 王国军 胡静
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 数据融合 CE模型
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 145-148,153
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.06.031

摘要

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型.首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制.在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度.仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡静		5	1	1.0	1.0
2	王国军		3	0	0.0	0.0
3	汪瑾		4	1	1.0	1.0