基于神经网络集成的微带天线谐振频率建模

摘要

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败.提出基于十进制粒子群优化(DePSO)算法和二进制粒子群优化(BiPSO)算法的选择性神经网络集成方法,通过粒子群优化(PSO)算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度,减小"多维共线性"和样本噪声的影响.为有效保证PSO算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异策略.仿真试验表明:混沌PSO算法可以有效提高神经网络集成的泛化能力,基于混沌PSO算法的选择性神经网络集成所建立的微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论.