摘要：针对标准PSO算法易陷入局部最优化和LDW—PSO算法不能适应复杂、非线性优化的问题，提出了一种基于信息熵理论的改进粒子群算法（EPSO）。该方法利用信息熵值确定惯性权值，使之具有自适应地调整“探索”和“开发”的能力。将新算法应用于调制模式识别中SVM分类器最优参数值的确定，仿真研究实明，该算法性能稳定。与标准PSO和LDW—PSO算法相比，EPSO算法有效增强了跳出局部最优解的能力，具有较好的工程应用性。

关键词：调制模式识别 信息熵 粒子群算法 支持向量机 

单位：国防科学技术大学电子科学与工程学院 湖南长沙410073 解放军电子工程学院 安徽合肥230037