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作者：孙森然;程金陵;黄素娟;
单位：上海大学通信与信息工程学院;中国商飞上海飞机设计研究院;
摘要：传统的手势识别算法通常受到复杂手势模式和噪声干扰等因素影响，导致其精度受到了限制，且不符合航电系统规范，故提出一种符合ARINC661规范的蚁群非支配顺序遗传融合神经网络算法。通过蚁群优化算法优化初始种群，使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体，保留种群多样性。引入蚁群优化后的变异与交叉策略以及种群寻优更新策略，提高算法的收敛速度；并对神经网络权值和阈值进行全局优化，提高估计精度以及手势识别系统的鲁棒性。实验结果表明，相较于现有算法，所提算法显著提高了准确率和收敛速度，并降低了平均标准误差，为应用于航电系统中的手势识别精度不足问题提供了有效的解决方案。
关键词：ARINC661;;非支配排序遗传算法;;手势识别;;蚁群优化算法;;BP神经网络;;变异策略
