基于支持向量机集成的圆极化微带天线设计

发布时间：2017-07-08 09:21

  本文关键词：基于支持向量机集成的圆极化微带天线设计

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【摘要】：人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)设计圆极化微带天线(Circularly-polarized Microstrip Antenna,CPMSA)时需要进行大量数据样本的准备,网络结构一般都比较复杂.为了解决这个问题,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本数据处理问题时具有拟合精度高、泛化能力强、结构简单等优点,结合二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BiPSO)算法选择出合适的SVM个体参与集成,形成一种基于BiPSO算法的选择性SVM集成(SVM Ensemble,SVME)方法,并将该方法用于单馈切角方形CPMSA的综合设计.仿真结果表明:这种SVME方法提高了算法的鲁棒性和有效性,有更好的预测精度,通过与ANN、SVM以及现有文献的预测结果对比可以看出,由该模型得出的结果优于此问题的已有结论.
【作者单位】： 江苏科技大学电子信息学院;
【关键词】： 圆极化 微带天线 切角 粒子群优化 支持向量机集成
【基金】：国家自然科学基金(61401179)
【分类号】：TN822;TP181
【正文快照】： 引言微带天线(Microstrip Antennas,MSA)是在背面有导体接地板的介质基片上粘贴一块导体薄片而形成的天线,主要优点有体积小、剖面薄、价格低廉、重量轻等[1-2].众所周知,与线极化微带天线相比,圆极化微带天线(Circularly-polarized MicrostripAntennas,CPMSA)最主要的优点就

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：533923