方、伟;孙骏;徐文波 一种用于数字IIR滤波器设计的新型变异量子粒子群优化算法。 （英语） Zbl 1192.94042号 EURASIP J.高级信号处理。 2009年，文章ID 367465，第7页（2009年）. 摘要：自适应无限脉冲响应（IIR）滤波器在广泛的实际应用中显示了其价值。由于IIR滤波器的误差曲面在大多数情况下是多模态的，因此需要使用全局优化技术来避免局部极小值。本文在数字IIR滤波器的设计中，采用了我们之前提出的一种全局优化算法，即量子粒子群优化算法（QPSO）及其变异版本。QPSO的机制基于势阱中粒子的量子行为和粒子群优化（PSO）算法。QPSO具有收敛速度快、搜索能力强、易于实现等特点。为了提高QPSO的随机性和全局搜索能力，本文提出了变异QPSO（MuQPSO）。三个算例的实验结果表明，QPSO和MuQPSO在质量、收敛速度和鲁棒性方面均优于遗传算法（GA）、差分进化算法（DE）和粒子群算法（PSO）。 引用于三文件 MSC公司： 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Fang}等人，EURASIP J.高级信号处理。2009年，文章ID 367465，7 p.（2009年；Zbl 1192.94042） 全文： 内政部 参考文献： [1] doi:10.1109/53.29644·doi:10.1109/53.29644 [5] doi:10.1016/0165-1684（95）00131-X·Zbl 0875.94051号 ·doi:10.1016/0165-1684（95）00131-X [6] doi:10.1006/dspr.2000.0384·doi:10.1006/dspr.2000.0384 [7] doi:10.1155/ASP.2005.1269·兹比尔1109.94316 ·doi:10.1155/ASP.2005.1269 [8] doi:10.1016/j.aeue.2004.11.003·doi:10.1016/j.aeu.2004.11.003 [9] doi:10.1016/j.engappai.2004.02.009·doi:10.1016/j.engappai.2004.02.009 [10] doi:10.1016/j.富兰克林.2008.11.003·Zbl 1166.93351号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2008.11.003 [11] doi:10.1016/j.chaos.2006.10.028·doi:10.1016/j.chaos.2006.10.028 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。