本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機集成的圓極化微帶天線設(shè)計

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【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)設(shè)計圓極化微帶天線(Circularly-polarized Microstrip Antenna,CPMSA)時需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)樣本的準(zhǔn)備,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般都比較復(fù)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(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)點,結(jié)合二進(jìn)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(shè)計.仿真結(jié)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(yù)測精度,通過與ANN、SVM以及現(xiàn)有文獻(xiàn)的預(yù)測結(jié)果對比可以看出,由該模型得出的結(jié)果優(yōu)于此問題的已有結(jié)論.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【關(guān)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(xué)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(dǎo)體接地板的介質(zhì)基片上粘貼一塊導(dǎo)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