排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
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在LAMOST和SDSS二维光谱数据处理的初始波长定标操作中,通常给定色散曲线的一组初始拟合系数,然后在其附近一定空间内进行搜索,以期找到一组最优的系数.这实际上是一个全局寻优的问题.LAMOST和SDSS目前使用的是枚举式搜索方式,但是由于缺乏全局最优解的先验知识,需要大量的时间遍历整个解空间才能得到全局最优解.遗传算法由于使用了启发式搜索方式,是一种高效的全局寻优算法.在标准遗传算法的框架上,通过使用有效的编码方式、适应度函数以及选择、交叉、变异等遗传算子,构造了一种能够用于初始波长定标的快速收敛的改进遗传算法.通过Shaffer's F6函数的测试,该改进遗传算法具有良好的全局收敛性.将该改进遗传算法引入到LAMOST初始波长定标的寻优操作中,实验表明该算法能够取得较好的效果. 相似文献
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