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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种基于IACO‑BRBP神经网络的Koch雪花型超宽带逆向建模方法，主要步骤包括：1.获取实验数据，分为训练集和测试集。2.对传统的蚁群算法进行改进。3.运用改进后的蚁群算法训练BRBP正向模型，保存优化后的权值。4.保持权值不变，在建立好的IACO‑BRBP模型中输入电参量，实现逆向求解过程。5.计算输出参量与目标参量之间的评价函数。6.利用逆向迭代算法更新输入参量。本发明将IACO‑BRBP神经网络逆向建模方法应用到改进的Koch雪花型超宽带天线中，能够根据给定的天线电参数求解出相对应的结构参数，一旦完成逆向模型的训练，只需输入目标电参数就可以迅速模拟出天线几何参数，在基本满足设计要求的同时大大缩短设计周期。
主权项：1.一种基于IACO-BRBP神经网络的Koch雪花型超宽带天线逆向建模方法，其特征在于，包括以下步骤：1、提取训练数据，从HSS仿真软件中的Koch雪花型超宽带天线电路中提取出其输入参数为频率f和辐射贴片Wu的数据作为模型的输入样本，回波损耗S11为输出参数；2、通过改进蚁群算法，即根据搜索阶段设置挥发因子、分析路径优劣程度更新信息素并在启发式因子中考虑出发点、终点与各节点的间距，优化正向模型的权值，提高整体模型精度；之后使用L12范数的贝叶斯正则化算法逆向迭代正向模型的输入——结构参量，达到提高网络稳定性的目的：3、运用改进的蚁群算法训练BRBP正向模型，获取阈值和优化后的权值并保存；4、保持权值阈值不变，在建立好的IACO-BRBP模型中输入频率和辐射贴片Wu，求解对应的回波损耗；5、计算输出参量与目标参量之间的评价函数；6、利用逆向迭代算法更新输入参量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种基于IACO-BRBP神经网络的Koch雪花型超宽带天线逆向建模方法
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