改进的简化PSO算法优化模糊神经网络在射频功放建模中的应用

本文研究的焦点是"改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模"，针对射频功放的有记忆效应特性进行深入探讨。射频功放的精确建模对于设计高效、稳定的通信系统至关重要。传统的粒子群优化（PSO）算法在处理这类复杂问题时可能存在不足，因此研究人员提出了一个创新的改进策略。 该改进的简化PSO算法的核心在于保留粒子的位置信息，同时引入了随机的个体最优候选解。这使得算法不仅考虑粒子当前的位置，还结合了它们过去的最佳表现、全局最优解以及随机的选择，从而提高搜索的全局性和多样性。此外，通过采用线性递减的惯性权重和异步变化的动态学习因子，算法能够动态调整粒子的行为，进一步增强收敛速度，避免陷入局部最优解。 自适应模糊推理系统（ANFIS）被用于与简化PSO算法相结合，构建模糊神经网络功放模型。ANFIS以其灵活性和自适应能力，能有效处理模糊数据和非线性关系，使得建立的模型具有较高的精度和鲁棒性。拉普拉斯系数的引入则是另一个创新点，它有助于提高种群的多样性，使模型在优化过程中更具探索性。 模型的仿真结果表明，通过这种方法建立的射频功放模型在结构上更为简洁，收敛速度快，误差小，预测精度高。这有力地证明了所提出的建模方法在实际应用中的有效性与可靠性。研究工作得到了国家自然科学基金、辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划以及辽宁工程技术大学研究生科研资助项目的资金支持，显示了学术界对此领域的重视。 作者团队包括周丹、南敬昌和高明明三位学者，他们分别在射频功率放大器行为建模、射频电路与系统、无线通信系统与仿真等领域有着深厚的理论基础和实践经验。他们的合作展示了将复杂优化算法与模糊神经网络技术融合的可能，对于推动射频功放建模技术的发展具有重要意义。