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在天线设计过程中,通常需要耗费巨大的计算资源和时间成本,使用神经网络对天线进行建模可以大幅度提高设计效率.基于反向传播算法训练的神经网络有着容易陷入局部极小的问题.对此,本文提出一种梯度粒子群(GPSO)的混合算法对神经网结构参数进行初期优化,再用弹性反向传播算法(RP)进行细致的训练,并基于该方法对一个具有多个优化目... 相似文献
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