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基于协同反向学习及动态分层管理策略的SSA算法改进及试验
1
作者
柳思凯
王辉
《机械设计》
北大核心
2025年第8期78-88,共11页
为提高洗出算法对飞行模拟器运动模拟的人体感知逼真度,需得到洗出滤波器自然截止频率最优参数,因此,文中提出一种基于改进麻雀搜索算法的洗出参数优化方法。利用协同反向学习、动态分层管理策略改进麻雀搜索算法的收敛精度和局部寻优能...
为提高洗出算法对飞行模拟器运动模拟的人体感知逼真度,需得到洗出滤波器自然截止频率最优参数,因此,文中提出一种基于改进麻雀搜索算法的洗出参数优化方法。利用协同反向学习、动态分层管理策略改进麻雀搜索算法的收敛精度和局部寻优能力,以人体感知误差为适应度函数,将所得结果作为洗出参数。为进一步验证优化成效,采用MATLAB及飞行模拟器运动试验平台,将不同的洗出参数输入模型,经过对比,改进麻雀搜索算法优化的洗出算法空间利用率提高了28.1%,稳定性提高了16.6%,运动逼真度得到显著增强。
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关键词
洗出算法
飞行模拟器
麻雀搜索群算法
参数优化
协同反向学习
人体感知
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职称材料
题名
基于协同反向学习及动态分层管理策略的SSA算法改进及试验
1
作者
柳思凯
王辉
机构
中国民航大学航空工程学院
出处
《机械设计》
北大核心
2025年第8期78-88,共11页
基金
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1733128)。
文摘
为提高洗出算法对飞行模拟器运动模拟的人体感知逼真度,需得到洗出滤波器自然截止频率最优参数,因此,文中提出一种基于改进麻雀搜索算法的洗出参数优化方法。利用协同反向学习、动态分层管理策略改进麻雀搜索算法的收敛精度和局部寻优能力,以人体感知误差为适应度函数,将所得结果作为洗出参数。为进一步验证优化成效,采用MATLAB及飞行模拟器运动试验平台,将不同的洗出参数输入模型,经过对比,改进麻雀搜索算法优化的洗出算法空间利用率提高了28.1%,稳定性提高了16.6%,运动逼真度得到显著增强。
关键词
洗出算法
飞行模拟器
麻雀搜索群算法
参数优化
协同反向学习
人体感知
Keywords
washout algorithm
flight simulator
sparrow search group algorithm
parameter optimization
collaborative reverse learning
human-perceived
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于协同反向学习及动态分层管理策略的SSA算法改进及试验
柳思凯
王辉
《机械设计》
北大核心
2025
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