改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用 (2009年)

将改进的粒子群优化(PSO)算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合，实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据，首先训练FLANN神经网络，网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值，而后利用改进的PSO算法继续寻优，得到的全局最优值即为所求的传感器动态模型的系数。实验结果表明，该方法结合了PSO和FLANN两者的优点，建模精度高。