【摘 要】
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在超声回波参数估计中,搜索莱文伯格一马夸特（Levenberg-Marquard,LM）算法的最优解会受到迭代初值与参数向量真实解接近程度的影响。针对LM算法对迭代初值敏感的问题,提出了果
【机 构】
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湖北第二师范学院物电学院武汉430205
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在超声回波参数估计中,搜索莱文伯格一马夸特（Levenberg-Marquard,LM）算法的最优解会受到迭代初值与参数向量真实解接近程度的影响。针对LM算法对迭代初值敏感的问题,提出了果蝇优化算法（Fruit fly optimization algorithm,FOA）算法和LM算法结合的参数估计方法。该方法充分利用FOA算法善于进行全局搜索和LM算法善于进行局部快速搜索的优点,首先使用FOA算法求出超声回波信号的参数初值,然后利用这组初值进行LM法迭代搜索。仿真结果表明,基于FOA和LM算法相结合的
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