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可重构功放的新颖NARX神经网络逆向建模研究
被引量：
1
1
作者
南敬昌
臧净
+1 位作者
高明明
胡婷婷
《微波学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期51-56,共6页
针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的...
针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的前馈部分完成数据分类,解决设计中的多解问题。然后应用于可以覆盖多个频段的可重构功率放大器中,实验表明,该方法在精度方面分别优于直接逆向建模方法和自适应η逆向建模方法99.86%和81.32%,计算速度方面优于直接逆向建模方法31.72%,可以降低射频微波可重构功率放大器的设计复杂度、缩短其设计时间。
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关键词
带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络
逆向建模
DAFNN神经元模型
支持向量机
可重构功率放大器
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职称材料
题名
可重构功放的新颖NARX神经网络逆向建模研究
被引量：
1
1
作者
南敬昌
臧净
高明明
胡婷婷
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期51-56,共6页
基金
国家自然科学基金(61971210,61372058)
国家自然科学基金青年科学基金(61701211)
+1 种基金
辽宁省特聘教授项目(551806006)
辽宁省高校重点实验室项目(LJZS007)
文摘
针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的前馈部分完成数据分类,解决设计中的多解问题。然后应用于可以覆盖多个频段的可重构功率放大器中,实验表明,该方法在精度方面分别优于直接逆向建模方法和自适应η逆向建模方法99.86%和81.32%,计算速度方面优于直接逆向建模方法31.72%,可以降低射频微波可重构功率放大器的设计复杂度、缩短其设计时间。
关键词
带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络
逆向建模
DAFNN神经元模型
支持向量机
可重构功率放大器
Keywords
nonlinear auto-regressive with exogenous inputs(NARX)neural network
inverse modeling
neural network with dynamic activation functions(DAFNN)neuron model
support vector machine
reconfigurable power amplifier
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可重构功放的新颖NARX神经网络逆向建模研究
南敬昌
臧净
高明明
胡婷婷
《微波学报》
CSCD
北大核心
2019
1
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