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| 基于优化GSA算法的不良数据辨识方法研究 | |
| 引用本文： | 衡星,冯懿,应展烽.基于优化GSA算法的不良数据辨识方法研究[J].科技广场,2013(3):245-248. |
| 作者姓名： | 衡星 冯懿 应展烽 |
| 作者单位： | 南京理工大学能源与动力工程学院;成都电业局 |
| 摘 要： | 不良数据辨识是提高工业自动化监测数据可靠性的有效方法。为克服聚类初值随意选取对传统GSA不良数据辨识算法的精度和运算速度造成的负面影响,本文利用最大最小距离法对基于GSA不良数据辨识过程进行了优化。分别将传统GSA算法和优化GSA算法应用于UCI标准数据库中的IRIS数据集辨识中,仿真结果表明,优化GSA算法在辨识精度和计算耗时方面明显优于传统GSA方法。 |
| 关 键 词： | 不良数据辨识 GSA肘形判据 最大最小距离法 优化GSA辨识模型 |
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