[發明專利]基于粒子群優化算法的參數擬合方法及參數擬合系統

在審

• 申請號: 201610282691.8
• 申請日: 2016-04-29
• 公開（公告）號: CN107341277A
• 公開（公告）日: 2017-11-10
• 發明（設計）人: 羅揚;陳嵐;張賀;曹鶴
• 申請（專利權）人: 中國科學院微電子研究所
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，包括：

設定粒子群的解域范圍，所述粒子群由多個粒子構成，所述粒子為待擬合參數；

設置粒子群參數，所述粒子群參數包括種群規模、粒子加速度、迭代終止條件和各粒子的權重；

更新粒子群狀態；

根據所述粒子群參數進行迭代，計算各粒子的估測函數值；

將每個粒子的估測函數值與歷史最好位置進行對比，更新所述歷史最好位置，每個粒子更新后的歷史最好位置構成第一集合；

對所述第一集合進行評估，判斷所述第一集合的解集是否滿足所述迭代終止條件，如果是，則將所述第一集合的解集作為最終結果；

如果否，則判斷是否需要對第二集合進行更新，如果是則更新第二集合后返回更新粒子群狀態的步驟，如果否，則返回更新粒子群狀態的步驟；所述第二集合由粒子群經歷過的歷史最佳位置構成。

2.根據權利要求1所述的基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，設定粒子群的解域范圍為根據測試數據種類判斷粒子群的解域范圍。

3.根據權利要求1所述的基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，設置粒子群參數包括：

設置粒子群的種群規模、粒子的加速度以及迭代終止條件；

計算粒子群中各粒子權重。

4.根據權利要求3所述的基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，計算粒子群中各粒子權重包括：

采用相關度最高準則計算粒子群中各粒子權重。

5.根據權利要求1所述的基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，更新粒子群狀態包括：

設置粒子群的初始位置以及初始速度。

6.根據權利要求1所述的基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，將每個粒子的估測函數值與歷史最好位置進行對比，更新所述歷史最好位置包括：

判斷每個粒子的估測函數值是否優于該粒子歷史最好位置，如果是，則用該粒子的估測函數值作為該粒子的歷史最好位置；如果否，則保持該粒子的歷史最好位置不變。

7.根據權利要求1所述的基于粒子群優化算法的參數擬合方法，其特征在于，所述迭代終止條件為滿足精度要求或達到迭代次數上限。

8.一種基于粒子群優化算法的參數擬合系統，其特征在于，包括：

解域確定模塊，用于設定粒子群的解域范圍，所述粒子群由多個粒子構成，所述粒子為待擬合參數；

參數設定模塊，用于設置粒子群參數，所述粒子群參數包括種群規模、粒子加速度、迭代終止條件和各粒子的權重；

狀態更新模塊，用于更新粒子群狀態；

迭代模塊，用于根據所述粒子群參數進行迭代，計算各粒子的估測函數值；

判斷模塊，用于將每個粒子的估測函數值與歷史最好位置進行對比，更新所述歷史最好位置，每個粒子更新后歷史最好位置構成第一集合；

評估模塊，用于對所述第一集合進行評估，判斷所述第一集合的解集是否滿足所述迭代終止條件，如果是，則將所述第一集合的解集作為最終結果；

如果否，則判斷是否需要對第二集合進行更新，如果是則更新第二集合后返回更新粒子群狀態的步驟，如果否，則返回更新粒子群狀態的步驟；所述第二集合由粒子群經歷過的歷史最佳位置構成。

9.根據權利要求8所述的基于粒子群優化算法的參數擬合系統，其特征在于，所述解域確定模塊用于根據測試數據種類判斷粒子群的解域范圍。

10.根據權利要求8所述的基于粒子群優化算法的參數擬合系統，其特征在于，所述參數設定模塊包括：

參數設定單元，用于設置粒子群的種群規模、粒子的加速度以及迭代終止條件；

計算單元，用于計算粒子群中各粒子權重。

11.根據權利要求10所述的基于粒子群優化算法的參數擬合系統，其特征在于，所述計算單元采用相關度最高準則計算粒子群中各粒子權重。

12.根據權利要求8所述的基于粒子群優化算法的參數擬合系統，其特征在于，所述迭代終止條件為滿足精度要求或達到迭代次數上限。