本文關鍵詞：基于支持向量機集成的圓極化微帶天線設計

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【摘要】：人工神經網絡(Artificial Neural Network,ANN)設計圓極化微帶天線(Circularly-polarized Microstrip Antenna,CPMSA)時需要進行大量數(shù)據(jù)樣本的準備,網絡結構一般都比較復雜.為了解決這個問題,利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)在解決小樣本數(shù)據(jù)處理問題時具有擬合精度高、泛化能力強、結構簡單等優(yōu)點,結合二進制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BiPSO)算法選擇出合適的SVM個體參與集成,形成一種基于BiPSO算法的選擇性SVM集成(SVM Ensemble,SVME)方法,并將該方法用于單饋切角方形CPMSA的綜合設計.仿真結果表明:這種SVME方法提高了算法的魯棒性和有效性,有更好的預測精度,通過與ANN、SVM以及現(xiàn)有文獻的預測結果對比可以看出,由該模型得出的結果優(yōu)于此問題的已有結論.
【作者單位】： 江蘇科技大學電子信息學院;
【關鍵詞】： 圓極化 微帶天線 切角 粒子群優(yōu)化 支持向量機集成
【基金】：國家自然科學基金(61401179)
【分類號】：TN822;TP181
【正文快照】： 引言微帶天線(Microstrip Antennas,MSA)是在背面有導體接地板的介質基片上粘貼一塊導體薄片而形成的天線,主要優(yōu)點有體積小、剖面薄、價格低廉、重量輕等[1-2].眾所周知,與線極化微帶天線相比,圓極化微帶天線(Circularly-polarized MicrostripAntennas,CPMSA)最主要的優(yōu)點就

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本文編號：533923