传统的信息梯度算法虽具有计算量小的优点,但收敛速度较慢。为加速算法收敛,提出一种多误差信息梯度算法。该算法将信息梯度中使用的标量误差更换为多个误差组成的误差向量,使得收敛速度大为加快;同时,为获得更准确的误差概率密度函数,引入最优高斯核宽度。数值仿真和案例建模表明了算法的有效性。
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