优化模糊神经网络：改进的简化粒子群算法应用

"基于改进的简化粒子群算法优化的模糊神经网络在射频功率放大器建模中的应用" 本文是一篇研究论文，主要探讨了如何利用改进的简化粒子群算法（PSO）优化自适应模糊推理系统（ANFIS）来构建模糊神经网络模型，以更精确地描述具有记忆效应的射频功率放大器（RF PA）的行为特性。作者包括周丹、南敬昌和高明明，分别来自辽宁工程技术大学电子与信息工程学院。 在传统的粒子群优化算法中，粒子的位置和速度都被考虑在内。然而，改进的简化PSO算法摒弃了速度项，只保留位置项，并引入了一个随机的个体最优候选解。新算法的粒子位置更新不仅依赖于当前位置、个体最优解和全局最优解，还取决于这个随机的个体最优候选解，这样的设计增强了算法的探索能力。此外，算法采用了线性递减的惯性权重，结合异步变化的动态学习因子，以及新颖的拉普拉斯系数，这些策略旨在增加种群多样性，提高收敛速度，并防止早熟收敛，即陷入局部最优。 文中提出的模糊神经网络模型结合了ANFIS的自适应能力，能够更好地模拟射频功率放大器的非线性和记忆效应。通过模型仿真对比，该方法表现出结构简单、收敛速度快、预测误差小、精度高的特点，证明了所提建模方法的有效性和可靠性。 关键词涉及的主要概念包括：记忆功放模型，自适应模糊推理系统，简化粒子群算法，个体最优候选解，以及拉普拉斯系数。根据中图分类号，该研究属于计算机科学技术的“计算机软件及计算机应用”（TP183）和“自动化技术及仪表”（TP301.6）领域。文献标志码A表明这是一篇原创性的科学研究论文。文章的国际标准连续出版物号（ISSN）和数字对象标识符（DOI）则提供了该论文的唯一标识，方便后续引用和检索。 这篇论文贡献了一种新的优化工具，结合了优化算法和模糊逻辑，用于射频功率放大器的建模，对于射频电路与系统、无线通信系统与仿真、无线信号处理等领域的研究具有重要的理论和实践价值。