公开(公告)号：CN112329371B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202011233431.4

申请日：2020-11-06

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 南敬昌 ,  杜晶晶 ,  高明明 ,  王金铃

IPC: G06F30/367 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于IALO‑BP神经网络的Doherty功率放大器逆向建模方法，主要步骤包括：获取实验数据，分为训练集和测试集；对传统的蚁狮算法进行改进；运用改进后的蚁狮算法训练BP正向模型，保存优化后的权值；保持权值不变，在建立好的IALO‑BP模型中输入电参量，实现逆向求解过程；计算输出参量与目标参量之间的评价函数；利用逆向迭代算法更新输入参量。本发明将IALO‑BP神经网络逆向建模方法应用到Doherty功率放大器中，根据输出端回波损耗S11和效率，求解对应的频率f和输出功率，获得更佳的结构参数，其逆向神经网络通过迭代过程取代了连续搜索的程序优化方法，不仅可以解决所求参数多解的问题，而且提高了收敛速度和精确度，缩短建模的运行时间。

公开(公告)号：CN112329371A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011233431.4

申请日：2020-11-06

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 南敬昌 ,  杜晶晶 ,  高明明 ,  王金铃

IPC: G06F30/367 ,  G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于IALO‑BP神经网络的Doherty功率放大器逆向建模方法，主要步骤包括：获取实验数据，分为训练集和测试集；对传统的蚁狮算法进行改进；运用改进后的蚁狮算法训练BP正向模型，保存优化后的权值；保持权值不变，在建立好的IALO‑BP模型中输入电参量，实现逆向求解过程；计算输出参量与目标参量之间的评价函数；利用逆向迭代算法更新输入参量。本发明将IALO‑BP神经网络逆向建模方法应用到Doherty功率放大器中，根据输出端回波损耗S11和效率，求解对应的频率f和输出功率，获得更佳的结构参数，其逆向神经网络通过迭代过程取代了连续搜索的程序优化方法，不仅可以解决所求参数多解的问题，而且提高了收敛速度和精确度，缩短建模的运行时间。

公开(公告)号：CN112149360A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011076764.0

申请日：2020-10-10

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 南敬昌 ,  曹馨元 ,  高明明 ,  张沛泓 ,  杜晶晶

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于ALO‑LMBP神经网络的双陷波特性超宽带天线逆向建模研究方法，主要步骤包括：提取训练集数据；运用蚁狮算法训练LMBP正向模型，优化权值和阈值并保存；保持权值阈值不变，在建立好的正向模型中输入结构参量，运行得到输出电参量；计算输出参量与目标参量之间的评价函数F；利用逆向迭代算法更新输入参量。将本发明的ALO‑LMBP神经网络逆向建模方法应用到小型化的双陷波特性的超宽带天线中，在已知天线的回波损耗S11和电压驻波比VSWR的情况下，可以简化设计过程。该方法提高网络稳定性和泛化能力，还缩短了网络运行时间。