【摘 要】
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由伺服系统所引起的延迟误差很大程度上影响着自适应光学系统（AOS）的性能。为了提高神经网络波前预测器的收敛性和精度,论文提出了一种改进的并行混沌粒子群优化算法（PCPSO）。该
【机 构】
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平顶山学院软件学院,平顶山学院计算机科学与技术学院,电子科技大学计算机科学与工程学院
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由伺服系统所引起的延迟误差很大程度上影响着自适应光学系统（AOS）的性能。为了提高神经网络波前预测器的收敛性和精度,论文提出了一种改进的并行混沌粒子群优化算法（PCPSO）。该算法利用混沌序列的随机和遍历特性,以及并行化处理方法,有效地避免早熟现象的发生。通过对基准函数的测试,比起经典粒子群算法,该算法具有较高的计算速度和收敛能力。并且,论文设计了一种基于PCPSO算法的神经网络波前预测器,并运用于自适应光学系统的波前预测中。通过数值仿真实验,研究了这种新型波前预测器的性能,实验结果表明,采用并行化混沌粒
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