基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

• 作者: 于海雁 林茂六 许洪光
• 来源期刊: 重庆邮电学院学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数神经网络 函数逼近 非张性散射函数
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 89-92,133
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.6
• 字数: 3560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-825X.2004.04.023

摘要

基于多层前向神经网络对任意非线连续函数有较好的逼近效果,对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较,并采用实际数据进行训练,说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络.最后,以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型,并进行了模型检验,证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许洪光	哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院	24	158	7.0	12.0
2	林茂六	哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院	75	645	15.0	20.0
3	于海雁	哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院	2	35	2.0	2.0