【摘 要】
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为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(GroupingParallel-ChaoticParticle
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(GroupingParallel-ChaoticParticleSwarmOptimization,GPCPSO),将分组粒子群优化算法与混沌思想相结合,并用该算法优化动态模糊神经网络(DynamicFuzzyNeuralNetwork,DFNN)参数,建立DFNN功放模型。引入分组的CPSO群算法,将种群划分为若干个组,每组单独计算,大大提高了收敛速度,同时将混沌思想
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