基于ELM和MA的微型四频天线设计

• 作者: 俞航 曾启明 李琰 纪震
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 四频天线 回波损耗 极限学习机 文化基因算法 综合学习粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1693-1698
• 页数: 6页
• 分类号: TN822.8
• 字数: 4729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.005

摘要

提出一个基于极限学习机ELM（Extreme Learning Machine）和文化基因算法MA（Memetic Algorithm）的微型四频（0.92/2.4/3.5/5.8GHz）天线设计算法AntMA-ELM ．为了提高天线的性能，算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO （Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer ）全局搜索和DSCG （Davies ，Swann ，and Campey with Gram-schmidt ）局部搜索，用于确定天线的几何参数．同时，建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数．实验结果表明，ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗，使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程．天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB ，满足设计要求．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琰	深圳大学计算机与软件学院	17	21	3.0	3.0
3	俞航	深圳大学计算机与软件学院	7	8	2.0	2.0
7	纪震		11	16	2.0	3.0
10	曾启明	深圳大学信息工程学院	6	9	1.0	2.0