改进蚁群算法的BRBP神经网络功放逆向建模方法

摘要：

针对BP(back propagation)神经网络直接逆向模型精度低、耗时长、易振荡等缺点,提出一种联合改进蚁群算法(IACO)与贝叶斯正则化算法(BR)的BP神经网络逆向建模方法.通过改进蚁群算法,根据搜索阶段设置挥发因子、路径优劣程度更新信息素,并在启发式因子中考虑出发点、终点与各节点的间距等,优化正向模型的权值,提高整体模型精度;之后使用L1/2范数的贝叶斯正则化算法逆向迭代正向模型的输入,达到提高网络稳定性的目的.将本文方法应用于可重构功率放大器中,实验结果表明:相比于直接逆向建模方法和自适应η逆向建模方法,本文方法的建模精度分别提高99.77％、90.70％,平均运行时间分别减少35.76％、2.05％;本文方法可降低功放设计的复杂度,提高其设计速度.

关键词：光计算、神经网络逆向建模、改进蚁群算法、贝叶斯正则化、L1/2正则子、可重构功率放大器

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;辽宁省特聘教授项目;辽宁省高等学校重点实验室项目

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：190-197