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说明:通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子,惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数,选择合适的值有助于扩大搜索空间,提高找到潜在的全局最优解的概率;学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响,因此,选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。
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说明:仿真效果非常好,包括随机梯度算法,相对梯度算法,快速扩展随机生成树算法,多姿态,多角度,有不同光照,进行逐步线性回归,滤波求和方式实现宽带波束形成。
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说明:窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器,空间目标识别,采用PM算法,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器,Relief计算分类权重,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,有小波分析的盲信号处理。
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