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提出一种新的自适应粒子群优化算法，以解决梯度法为基础的算法在进行多参数拟合时因各参数之间相关性较高而带来的拟合上的问题．该粒子群优化算法采用自适应变异和动态自适应调整搜索范围、惯性权重相结合的改进策略，数值模拟了将该算法应用于测量薄膜热物性时的多参数拟合，结果表明该算法是可行和有效的．
粒子群优化算法在多参数拟合中的应用
【摘 要】
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提出一种新的自适应粒子群优化算法，以解决梯度法为基础的算法在进行多参数拟合时因各参数之间相关性较高而带来的拟合上的问题．该粒子群优化算法采用自适应变异和动态自适应调
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院
【出 处】
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浙江师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年2期
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