【摘 要】
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基于Deb在文献[1]中所提出的思想和竞争型神经网络[2]的特点,提出了PSO的一种改进算法。并利用该算法对二维分母可分离状态空间滤波器进行仿真,结果表明所改进的算法不仅能有
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基于Deb在文献[1]中所提出的思想和竞争型神经网络[2]的特点,提出了PSO的一种改进算法。并利用该算法对二维分母可分离状态空间滤波器进行仿真,结果表明所改进的算法不仅能有效地提高SSE的收敛速度,而且使收敛过程更趋平滑。
Based on the idea proposed by Deb in [1] and the characteristics of competitive neural networks [2], an improved algorithm of PSO is proposed. The algorithm is used to simulate the two-dimensional denominator separable state space filter. The results show that the improved algorithm not only can effectively improve the convergence speed of SSE, but also make the convergence process smoother.
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