【摘 要】
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针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题，本文将粒子群算法与极限学习机结合，并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略，提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。该算法利用自适应变异粒子群算法寻优产生极限学习机的输入权重和隐含层阈值，有效改善算法性能。仿真实验表明：利用自适应变异粒子群优化极限学习机算法辨识弹丸气动参数，精度高速度快，能够充分
【机 构】
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南京理工大学瞬态物理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11472136、11402117）资助课题；
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针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题，本文将粒子群算法与极限学习机结合，并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略，提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。该算法利用自适应变异粒子群算法寻优产生极限学习机的输入权重和隐含层阈值，有效改善算法性能。仿真实验表明：利用自适应变异粒子群优化极限学习机算法辨识弹丸气动参数，精度高速度快，能够充分满足实际工程需要。
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