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摘要:
谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败.本文提出基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)算法的一种混合算法(PSO-BP)来训练神经网络,并基于该网络对矩形微带天线的谐振频率进行建模.该算法充分利用了PSO的全局搜索特性和BP的局部搜索特性,可以有效地提高神经网络的建模精度.仿真试验表明,基于PSO-BP算法的神经网络所建立的微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于PSO-BP算法的微带天线谐振频率神经网络建模
来源期刊 中国传媒大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 微带天线 谐振频率 神经网络 粒子群优化 反向传播
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 58-63
页数 6页 分类号 TN820
字数 3776字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4793.2009.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田雨波 江苏科技大学电子信息学院 109 634 13.0 19.0
2 董跃 中国传媒大学信息工程学院 6 55 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
微带天线
谐振频率
神经网络
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反向传播
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国传媒大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-4793
11-5379/N
16开
北京市朝阳区定福庄东街1号(中国传媒大学30号信箱)
1994
chi
出版文献量(篇)
1230
总下载数(次)
8
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