1、“.....解决粒子滤波算法的退化及重采样使得样本多样性消失问题，为研究其它的智能优化算法优化粒子滤波算法打下理论基础。参考文献周凤岐，卢晓东最优估计理论北京高等教育出版社，朱志宇粒子滤波算法及其应用北京科学出版社，杜正聪，邓寻基于自适应遗传算法的粒子滤波智能优化粒子滤波算法综述研究论文原稿使粒子更贴近真实值，增加了有效粒子数目，使粒子多样性得到增强，改善了粒子贫化问题。文献提出基于鸽群优化思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中，驱使粒子不断向高似然区域移动......”。

2、“.....并且综合性价比不高的问题，提出了用蝙蝠算法优化粒子滤波滤波算法综述研究论文原稿。文献针对粒子滤波算法权值退化和多样性匮乏造成的滤波精度下降问题，提出了权值抖动萤火虫算法和不完全重采样结合的方法来改进粒子滤波。文献提出种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法。该方法将粒子权值作为个体适应度值，并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中，驱使粒子不断向高似然区域移动，提合向真实后验分布概率较高的区域移动，从而间接地使取样粒子的建议分布函数和真实后验分布相似。智能优化粒子滤波算法综述研究论文原稿。针对粒子滤波算法的退化及重采样使得样本枯竭问题......”。

3、“.....旨在改善非线性滤波的滤波精度，本文基于此，梳理了相关文献，研究了智能优化粒子滤波算法综述。进化类算法优化粒子滤波算法进化类优化算法摘要本文針对粒子滤波算法的退化及重采样使得样本枯竭问题，从进化类优化算法群智能算法和人工神经网络种智能优化算法入手，研究了各智能优化算法融入基本的粒子滤波算法的文献，旨在改善基本的粒子滤波算法的精度，为研究其它的智能优化粒子滤波算法打下理论基础。进化类算法优化粒子滤波算法进化类优化算法主要包含遗传算法和免疫算法，而进化类算法优化粒子滤波算法与控制学报，曹洁，荆银银，王进花基于改进的萤火虫算法优化粒子滤波方法兰州理工大学学报，韩锟......”。

4、“.....刘云涛基于蝴蝶优化的粒子滤波算法信息技术与网络安全，邬春明，宫皓泉，王艳娇等基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法南京邮电大学学报，韩锟，张赫基于鸽群优化改进的粒子滤分布的随机数大于阈值时，利用改进的鸟窝寻优方法更新粒子位置，部分粒子向高似然区移动，部分在低似然区。人工神经网络优化粒子滤波算法在人工神经网络的各种算法中，算法是种最常用的算法。文献提出种基于神经网络的粒子滤波算法，调整较小权值的粒子，分裂较大权值的粒子，从而提高跟踪精度。结语本算法综述旨在改善非线性滤波的滤波精度，解决粒子滤波算法子滤波算法......”。

5、“.....使得远离真实状态的粒子向真实状态可能性较大的区域移动。文献针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷，在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况，使粒子更贴近真实值，增加了有效粒子数目，使粒子多样性得到增强，改善了粒子贫化问题。文献提出基于鸽群优化思想改进智能优化粒子滤波算法综述研究论文原稿。，。通常系统模型具有复杂的非线性和非高斯分布的特性。通常，适用于非线性系统的滤波方法中只有粒子滤波适用于非高斯系统的的滤波问题。智能优化粒子滤波算法综述研究论文原稿。文献针对粒子滤波算法权值退化和多样性匮乏造成的滤波精度下降问题......”。

6、“.....陈志敏，吴盘龙，薄煜明等基于自控蝙蝠算法智能优化粒子滤波的机动目标跟踪方法电子学报，白晓波，邵景峰，和征基于布谷鸟算法优化的粒子滤波计算机工程与设计，谢世龙，周玉国，刘真种基于神经网络的粒子滤波算法设计自动化技术与应用，的退化及重采样使得样本多样性消失问题，为研究其它的智能优化算法优化粒子滤波算法打下理论基础。参考文献周凤岐，卢晓东最优估计理论北京高等教育出版社，朱志宇粒子滤波算法及其应用北京科学出版社，杜正聪，邓寻基于自适应遗传算法的粒子滤波器成都理工大学学报，齐永磊，陈西宏，谢泽东基于人工免疫粒子滤波算法的系统信道估计方法探测的粒子滤波算法......”。

7、“.....驱使粒子不断向高似然区域移动。文献针对标准粒子滤波重采样过程中对粒子的直接删除会导致粒子贫化，并且综合性价比不高的问题，提出了用蝙蝠算法优化粒子滤波的机动目标跟踪方法。该方法使粒子向高似然区域移动。文献提出基于布谷鸟算法优化的粒子滤波。为保证粒子多样性，当均火虫算法和不完全重采样结合的方法来改进粒子滤波。文献提出种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法。该方法将粒子权值作为个体适应度值，并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中，驱使粒子不断向高似然区域移动，提高了粒子群的整体质量......”。

8、“.....提出种基于蝴蝶优化的改进粒智能优化粒子滤波算法综述研究论文原稿动化技术与应用器成都理工大学学报，齐永磊，陈西宏，谢泽东基于人工免疫粒子滤波算法的系统信道估计方法探测与控制学报，曹洁，荆银银，王进花基于改进的萤火虫算法优化粒子滤波方法兰州理工大学学报，韩锟，张赫基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用湖南大学学报，刘云涛基于蝴蝶优化的粒子滤波算法信息技术与网络安全，邬春明，宫皓的机动目标跟踪方法。该方法使粒子向高似然区域移动。文献提出基于布谷鸟算法优化的粒子滤波。为保证粒子多样性，当均匀分布的随机数大于阈值时......”。

9、“.....部分粒子向高似然区移动，部分在低似然区。人工神经网络优化粒子滤波算法在人工神经网络的各种算法中，算法是种最常用的算法。文献提出种基于神经网络的粒子滤波算法，调整较高了粒子群的整体质量。文献针对标准粒子滤波采用次优的重要性函数而导致的粒子退化问题，提出种基于蝴蝶优化的改进粒子滤波算法。通过蝴蝶算法优化粒子滤波的重要性采样过程，使得远离真实状态的粒子向真实状态可能性较大的区域移动。文献针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷，在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况，主要包含遗传算法和免疫算法......”。