《表3 标准GWO与改进GWO的平均收敛终止代数》

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《一种快速搜索模糊函数主脊切面的自适应灰狼算法》

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由图8可见，采用标准GWO和改进GWO提取到切面特征值的分布情况与采用穷举法提取到的切面特征值的分布情况基本一样，从而证明了当SNR变化时，采用标准GWO和改进GWO搜索并提取信号AFMR切面特征的可行性和正确性，而且采用改进GWO提取到切面特征值的类内聚敛性和类间分离性更好。表5—7分别给出了3种方法的聚类准确率。穷举法、标准GWO和改进GWO对6种信号的平均聚类准确率分别为94.8%、94.3%和95.2%，进一步证实了基于改进GWO和标准GWO的AFMR切面特征提取方法能够适应大动态SNR的情况，并且也说明了改进GWO具有更好的抗噪能力。