自适应粒子群优化算法及其在注塑成型质量指标软测量中的应用
邹箭; 徐刚; 杨玉群
江西司法警官学院图书馆； 南昌大学数学系； 南昌大学附属中学；
ZOU Jian1,XU Gang2a,YANG Yu-qun2b(1.Library of Jiangxi Justice Police Vocational College,Nanchang 330031,China;2a.Department of Mathematics Nanchang University,Nanchang 330031,China;2b.Middle School Attached Nanchang University,Nanchang 330047,China)
摘要 对粒子群优化算法(PSO)进行分析,提出了一种根据速度信息自适应调整参数的粒子群优化算法(APSO-VI),该算法经过大量测试函数上的模拟实验验证,并与PSO进行了比较。实验结果表明,该算法能克服基本PSO算法在求解高维、多峰等大规模复杂非线性优化问题时易陷入局部最优和不收敛的
关键词 ：
神经网络 ,
自适应 ,
粒子群优化算法 ,
软测量
Abstract ：Based on the analysis of PSO an adaptive particle swarm optimization algorithm(APSO-VI) according to velocity information is proposed.The modified algorithm is tested and compared with other published methods on many famous benchmark functions.The experim
Key words ：
artificial neural network
adaptive
particle swarm optimization algorithm
soft-sensor；
出版日期: 2009-08-28
引用本文:
邹箭; 徐刚; 杨玉群. 自适应粒子群优化算法及其在注塑成型质量指标软测量中的应用[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2009, 33(04): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/Y2009/V33/I04/1
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