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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种非视距通信信号误差补偿方法、系统、设备和介质，其涉及机器学习技术领域。包括：获取目标对象发送端的原始非视距通信信号的测距值；将原始非视距通信信号的测距值输入IWO‑SSA‑KELM模型，得到目标对象接收端的最终非视距通信信号的测距值补偿结果。本发明避免陷入局部最优解的难题，使用二次优化后的正则化参数C和核宽度函数σ对应的IWO‑SSA‑KELM模型提高非视距通信信号误差补偿效果。
主权项：1.一种非视距通信信号误差补偿方法，其特征在于，包括：获取目标对象发送端的原始非视距通信信号的测距值；将原始非视距通信信号的测距值输入IWO-SSA-KELM模型，得到目标对象接收端的最终非视距通信信号的测距值补偿结果；其中，所述IWO-SSA-KELM模型的构建，其具体包括：构建初始KELM模型；其中，初始KELM模型包括正则化参数C和核宽度函数σ，所述初始KELM模型用于对原始非视距通信信号测距值进行误差补偿；使用具有全局寻优性能的松鼠搜索优化算法SSA对初始KELM模型进行多次迭代，将每次通过初始KELM模型获得的误差补偿信息重新作为原始非视距通信信号的测距值输入初始KELM模型，获得多个优化后的正则化参数C和核宽度函数σ，将优化后的正则化参数C和核宽度函数σ所对应的初始KELM模型作为进阶KELM模型；所述进阶KELM模型为在对原始非视距通信信号测距值进行误差补偿时具有全局寻优性能的模型；使用具有跳出局部最优能力的野草算法IWO对进阶KELM模型进行多次迭代，将每次通过进阶KELM模型获得的二次优化的正则化参数C和核宽度函数σ重新输入进阶KELM模型，获得多个二次优化后的正则化参数C和核宽度函数σ；将二次优化后的正则化参数C和核宽度函数σ对应的KELM模型作为IWO-SSA-KELM模型；所述IWO-SSA-KELM模型为在对原始非视距通信信号测距值进行误差补偿时具有全局寻优性能和跳出局部最优能力的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种非视距通信信号误差补偿方法、系统、设备和介质
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