基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
将粒子群算法与空间映射算法相结合,提出了一种空间映射粒子群优化算法,并用于电磁问题的优化计算.算法实现过程中,将电磁仿真计算中精确网格剖分的计算模型作为精确模型,将粗糙网格剖分计算模型作为粗糙模型,在粒子群算法中计算粒子适应度前,使用粗糙模型结合基于卡尔曼滤波的映射关系,估计出粒子是否对算法最优解更新有效,并对有效的部分粒子做适应度计算,可以很大程度上减少算法的计算耗时.通过E型贴片天线和谐振腔缝隙天线的优化仿真说明了本算法的有效性.
推荐文章
基于粒子群优化算法的空间聚类分析
粒子群优化
空间聚类
数据挖掘
基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法
逻辑自映射
混沌
变尺度
粒子群算法
函数优化
动态学习混沌映射的粒子群算法
粒子群优化
动态学习因子
混沌映射
全局优化
粒子群优化的隐空间光滑支持向量机算法
隐空间
支持向量机
熵函数
粒子群优化
共轭梯度法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 空间映射粒子群算法用于电磁优化计算
来源期刊 电波科学学报 学科 工学
关键词 粒子群算法 空间映射 电磁优化
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 217-223
页数 7页 分类号 TN802
字数 3900字 语种 中文
DOI 10.13443/j.cjors.2014042801
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 王兆尹 江苏科技大学电子信息学院 3 12 3.0 3.0
3 刘东 江苏科技大学电子信息学院 4 13 3.0 3.0
4 楼群 江苏科技大学电子信息学院 7 22 3.0 4.0
8 邱大为 江苏科技大学电子信息学院 3 15 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (23)
共引文献  (396)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (0)
1960(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1961(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(10)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(4)
2013(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2015(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
空间映射
电磁优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电波科学学报
双月刊
1005-0388
41-1185/TN
大16开
河南市新乡138信箱3分箱
36-260
1986
chi
出版文献量(篇)
3417
总下载数(次)
11
论文1v1指导