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该论文针对一具有强非线性的功率放大器,使用前馈神经网络建立了数学模型,并在数字计算机上完成了仿真研究.神经网络的训练速度和精度对整个方案起着非常重要的作用.为此,该文通过对神经网络各种训练算法的比较和分析,提出了一种将遗传算法、改进的BP算法和共轭梯度算法相结合的混合遗传算法,该算法充分利用了三种训练算法的优点.仿真结果表明该混合遗传算法收敛速度快、不易遇到局部极小点,是一种优秀的算法.