PCS粒度反演中基于差分算法的正则参数优化

王雅静; 申晋; 郑刚; 李震梅; 孙贤明

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PCS粒度反演中基于差分算法的正则参数优化

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正则参数的选择是Tikhonov正则化法光子相关光谱（PCS）粒度反演的关键。为了获取最优正则参数,基于Morozov偏差原理正则参数选择策略,提出利用差分算法对正则参数进行优化,从正则参数的一个解集开始,按着差分变异、交叉和选择3种规则不断迭代,并根据每个解的目标函数值进行优胜劣汰,从而引导搜索过程逐渐逼近最优解。分别对单峰、双峰和宽分布颗粒的模拟数据进行了反演,反演结果表明,本文方法具有良好的抗噪性,在噪声水平为0.000 0-0.001 0时,单峰、宽分布颗粒的结果与理论分布吻合,双峰分布颗粒的双峰特征明显,反演的最大峰值误差不超过5%。由此说明,在PCS粒度反演中,差分算法用于优化正则参数是有效的。

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来源
《光电子．激光》 |2011年第4期|574-577|共4页
作者
王雅静; 申晋; 郑刚; 李震梅; 孙贤明;
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作者单位

上海理工大学光学与电子信息工程学院;

上海2000931;

山东理工大学电气与电子工程学院;

山东淄博255091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光检测技术;
关键词
光子相关光谱(PCS); 粒度反演; 差分进化算法; 正则化; 参数优化;

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