基于改进反向传播神经网络代理模型的快速多目标天线设计

• 作者: 李茜茜 李莹娟 董健 邓联文 钦文雯
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 天线设计 性能预测 代理模型 反向传播神经网络 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2712-2719
• 页数: 8页
• 分类号: TN820
• 字数: 5125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180025

摘要

针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型.为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该模型提出多参数天线结构的快速多目标设计方法.设计实例表明,该方法在预测精度以及计算代价等方面优于现有的常用天线设计方法.所提方法对处理复杂高维参数空间天线设计问题具有实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓联文	中南大学物理与电子学院	60	206	7.0	8.0
2	董健	中南大学信息科学与工程学院	27	155	8.0	11.0
3	钦文雯	中南大学信息科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
4	李莹娟	中南大学信息科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
5	李茜茜	中南大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0