文献类型：期刊文章

作　　者：许磊[1,2] 张凤鸣[1] 张曙[2] 邵芸芸[2]

机构地区：[1]空军工程大学工程学院 [2]中国人民解放军93706部队装备部

出　　处：《电光与控制》

年　　份：2010

卷　　号：17

期　　号：3

起止页码：64-67

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：飞参数据压缩是减少飞参数据的存储空间和传输通信流量的关键。针对飞参数据的特点,提出了一种基于粒子群优化的小波神经网络近无损压缩算法。该算法将小波网络参数作为原始数据的重构信息,在小波神经网络BP算法的基础上,引入粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法的早熟收敛,增强了小波神经网络学习算法的全局搜索能力,提高了网络收敛速度;同时将重构误差作为启发信息,在保证较小失真度的情况下,通过粒子的迭代寻求最优的小波神经网络结构。飞参数据压缩仿真实验结果表明了算法的可行性和有效性,可以获得较高的压缩比和较小的重构误差。

关 键 词：飞行参数 近无损压缩 粒子群优化 小波网络

分 类 号：V271.4] TP274]