【摘 要】
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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)
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;
【基金项目】
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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);辽宁省特聘教授项目(551806006);辽宁省高校重点实验室项目(LJZS007)
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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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