%0 Journal Article
%T 基于ELM和MA的微型四频天线设计
%A 曾启明
%A 纪震
%A 李琰
%A 俞航
%J 电子学报
%P 1693-1698
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.005
%X 提出一个基于极限学习机ELM（ExtremeLearningMachine）和文化基因算法MA（MemeticAlgorithm）的微型四频（0.92/2.4/3.5/5.8GHz）天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能，算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO（ComprehensiveLearningParticleSwarmOptimizer）全局搜索和DSCG（Davies，Swann，andCampeywithGram-schmidt）局部搜索，用于确定天线的几何参数.同时，建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明，ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗，使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB，满足设计要求.
%K 四频天线
%K 回波损耗
%K 极限学习机
%K 文化基因算法
%K 综合学习粒子群优化算法
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract8194.shtml