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Adaptive Stochastic Resonance Based on Particle Swarm Optimization with Application in Parameters Optimization

机译：基于粒子群算法的自适应随机共振及其在参数优化中的应用

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The parameters of traditional stochastic resonance (SR) are selected manually,which heavily depends on experience.Therefore,a new method of parameters optimization,that is the so-called adaptive SR based on particle swarm optimization (PSO),is introduced to adaptively select the optimal parameters of SR in this paper.The output signal-to-noise ratio (SNR) of SR is determined as the fitness function of PSO,and by utilizing the ability of global and concurrent search of PSO,the optimal structure parameters of bistable system is solved adaptively,and then the bistable system can obtain the best resonance state automatically.The simulation results show that the adaptive method,which proposed in this paper,is scientifically practical,and fast to detect the weak signal under strong background noise.
机译：手动选择传统随机共振（SR）的参数，这在很大程度上取决于经验。因此，引入了一种新的参数优化方法，即基于粒子群优化（PSO）的自适应SR，以进行自适应选择。确定SR的输出信噪比（SNR）作为PSO的适应度函数，并利用PSO的全局和并行搜索能力，确定双稳态的最佳结构参数。仿真结果表明，本文提出的自适应方法是科学实用的，可以快速检测到强背景噪声下的微弱信号。

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