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用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化
引用本文:张煜东,吴乐南,韦耿,颜俊,朱庆. 用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2009, 39(4). DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2009.04.006
作者姓名:张煜东  吴乐南  韦耿  颜俊  朱庆
作者单位:东南大学信息科学与工程学院,南京,210096
基金项目:国家自然科学基金资助项目,高等学校科技创新工程重大项目培育基金资助项目,江苏省自然科学基金资助项目 
摘    要:为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.

关 键 词:多指数拟合  迭代最小平方法  粒子群优化  混沌算子  人工免疫系统

Chaotic immune particle swarm optimization for multi-exponential fitting
Zhang Yudong,Wu Lenan,Wei Geng,Yan Jun,Zhu Qing. Chaotic immune particle swarm optimization for multi-exponential fitting[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2009, 39(4). DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2009.04.006
Authors:Zhang Yudong  Wu Lenan  Wei Geng  Yan Jun  Zhu Qing
Affiliation:Zhang Yudong Wu Lenan Wei Geng Yan Jun Zhu Qing(School of Information Science , Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,China)
Abstract:In order to approach practical physical scene,traditional multi-exponential model is improved as follows: the weight factor is set as the reciprocal of the square of noise variance,and a method based on circular matrix(CM) is proposed to estimate the number of decay terms.To efficiently solve this model,a novel algorithm called chaotic immune particle swarm optimization(CIPSO) is proposed.The operators of clone,crossover,mutation,and receptor editing are embedded into particle swarm optimization;the chaotic...
Keywords:multi-exponential fitting  iterative least square  particle swarm optimization  chaotic operator  artificial immune system  
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