【摘 要】
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针对利用广义神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)搭建的定位预测模型定位精度低、效率慢等问题,基于动态分群策略,提出一种线性递减粒子群(Linear Decrea
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,数字化纺织技术教育部工程中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602110),教育部数字化纺织技术工程部资金(20D11426)
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针对利用广义神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)搭建的定位预测模型定位精度低、效率慢等问题,基于动态分群策略,提出一种线性递减粒子群(Linear Decreasing Contraction Particle Swarm Optimization,LDCPSO)和布谷鸟(Cuckoo Search,CS)混合寻优算法,并利用此算法为GRNN选择最优参数,构建定位预测模型。该算法主要利用K均值聚类算法(K-means)对整个种群进行周期性的分群,
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