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基于粗糙集理论的PSO-IOIF-Elman神经网络建模
1
作者
田娜
南敬昌
高明明
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第5期248-251,共4页
针对系统级仿真中功放建模的优缺点,结合粗糙集理论提出一种简化粒子群(PSO)算法优化改进OIF-Elman神经网络(PSO-IOIF-Elman)功放行为模型。该模型同时考虑小信号和大信号对功放记忆非线性的影响,结合AM-AM和AM-PM失真把OIFElman神经网...
针对系统级仿真中功放建模的优缺点,结合粗糙集理论提出一种简化粒子群(PSO)算法优化改进OIF-Elman神经网络(PSO-IOIF-Elman)功放行为模型。该模型同时考虑小信号和大信号对功放记忆非线性的影响,结合AM-AM和AM-PM失真把OIFElman神经网络的自反馈系数用归一化后的输入输出电压表示。采用简化PSO优化算法,避免陷入局部最优,用粗糙集理论对模型预测值进行修正与补偿,提高预测精度。通过Matlab仿真比较,该模型训练误差减小9.53%,收敛速度提高11.31%,进而验证了建模方法的有效性和可靠性。
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关键词
功放记忆非线性
行为模型
IOIF-Elman神经网络
简化粒子群算法
粗糙集理论
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职称材料
题名
基于粗糙集理论的PSO-IOIF-Elman神经网络建模
1
作者
田娜
南敬昌
高明明
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第5期248-251,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61372058)
辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划项目(LR2013012)
辽宁工程技术大学研究生科研项目(5B2014032)
文摘
针对系统级仿真中功放建模的优缺点,结合粗糙集理论提出一种简化粒子群(PSO)算法优化改进OIF-Elman神经网络(PSO-IOIF-Elman)功放行为模型。该模型同时考虑小信号和大信号对功放记忆非线性的影响,结合AM-AM和AM-PM失真把OIFElman神经网络的自反馈系数用归一化后的输入输出电压表示。采用简化PSO优化算法,避免陷入局部最优,用粗糙集理论对模型预测值进行修正与补偿,提高预测精度。通过Matlab仿真比较,该模型训练误差减小9.53%,收敛速度提高11.31%,进而验证了建模方法的有效性和可靠性。
关键词
功放记忆非线性
行为模型
IOIF-Elman神经网络
简化粒子群算法
粗糙集理论
Keywords
Nonlinear characteristic of power amplifier memory effect
Behaviour model
IOIF-Elman neural network
Simplified particle swarm optimisation
Rough set theory
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于粗糙集理论的PSO-IOIF-Elman神经网络建模
田娜
南敬昌
高明明
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
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