基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模

• 作者: 南敬昌 田娜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊小波神经网络 小波函数 自适应模糊推理系统 改进粒子群优化算法 记忆效应 功放模型
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 120-123,182
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1505-0057

摘要

随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要.提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型.将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象.仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南敬昌	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	143	665	12.0	15.0
2	田娜	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	2	11	2.0	2.0