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J-GLOBAL ID：201602276920638812   整理番号：16A0803651

可変ステップ適応型人工魚群最適化に基づく反復無香料Kalman粒子フィルタアルゴリズム【Powered by NICT】

Iterated Unscented Kalman Particle Filter algorithm based on a variable-step adaptive artificial fish swarm optimization

著者 (3件)： Li Min (School of Electronic and Engineering, Taiyuan University of Science & Technology, 030024, China) ,  Chen Zhimei (School of Electronic and Engineering, Taiyuan University of Science & Technology, 030024, China) ,  Shao Xuejuan (School of Electronic and Engineering, Taiyuan University of Science & Technology, 030024, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCC  ページ： 7050-7053  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 反復無香料Kalman粒子フィルタアルゴリズムにおける粒子不毛による精度の低下の問題を考慮して,ステップ最適化反復無香料Kalman粒子フィルタアルゴリズムを変化させることで自己適応型人工魚群アルゴリズムを本論文で提示した。は,最初に,前の粒子は高尤度領域に向かって移動するサンプル窮乏化の問題を解決した再サンプリングプロセスを最適化するために段階変化させて捕食と自己適応型人工魚の群泳スウォームアルゴリズムの挙動の変化を用いた。結果として,システム状態の推定精度が改善された。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性を証明した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *香料 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  *魚群 ,  *最適化
準シソーラス用語： 推定精度 ,  群泳 ,  リサンプリング ,  尤度 ,  自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 可変 ,  人工 ,  最適化 ,  反復 ,  香料 ,  粒子フィルタ ,  アルゴリズム