【摘 要】
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针对基本灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优的缺点,将双子群策略引入灰狼算法,提出一种采用动态双子群策略改进的灰狼算法(DDGWO)。该算法动态的将灰狼种群划分为较优子群和较
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61863027),江西省重点研发计划项目(20202BBGL73057),江西省自然科学基金项目(20171BAB201013),南昌市医工结合技术研究重点实验室项B(2018-NCZDSY-002)。
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针对基本灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优的缺点,将双子群策略引入灰狼算法,提出一种采用动态双子群策略改进的灰狼算法(DDGWO)。该算法动态的将灰狼种群划分为较优子群和较差子群,较优子群与较差子群采用不同的非线性收敛因子,在进行全局搜索时,能够有效避免陷入局部最优。本文将DDGWO应用于SVM参数优化,并建立DDGWO-SVM模型进行心电信号识别实验,并与其他算法进行性能测试对比。结果表明,DDGWO具有更好的寻优特性,所建立的DDGWO-SVM模型获得了更高的心电分类识别精度。
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