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在天线设计中,天线的尺寸结构很大程度上影响了天线的参数和机能,采用传统的电磁仿真对天线建模获取天线的参数的方式运算量大,耗时较长。基于此提出一种采用GWO算法的新型RBF神经网络模型用于天线建模的参数预测。实验表明,该算法在运算速率和准确性方面胜于现有文献的结果。
基于GWO-RBF神经网络的天线建模参数预测
【摘 要】
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在天线设计中,天线的尺寸结构很大程度上影响了天线的参数和机能,采用传统的电磁仿真对天线建模获取天线的参数的方式运算量大,耗时较长。基于此提出一种采用GWO算法的新型RBF神经网络模型用于天线建模的参数预测。实验表明,该算法在运算速率和准确性方面胜于现有文献的结果。
【机 构】
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电子科技大学物理学院
【出 处】
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电子测试
【发表日期】
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2021年19期
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