基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模

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.

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

所属期刊栏目：53

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61372058;辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划LR2013012;辽宁工程技术大学研究生科研资助项目5B2014032

在线出版日期：2017-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：120-123,182