高斯改进和声搜索FLFNN无源电子元件信号检测

针对现有信号检测方法在评估电子元器件的固有参数时效率低下、精度不高的问题,结合泛函链接模糊神经网络(FLFNN)和高斯改进和声搜索算法,设计了无源电子器件信号检测模型。首先,利用泛函链接神经网络概念,将其作为模糊神经网络输出层的模糊规则,设计了FLFNN网络模型;其次,采用高斯方式设计了改进的和声搜索算法,并给出理论分析,然后对FLFNN网络模型参数进行编码,实现了对其参数的优化;最后,通过实验仿真,对高斯改进和声搜索算法的参数选取进行实验分析,并对FLFNN信号检测模型进行实验对比,仿真结果显示高斯改进和声搜索FLFNN无源电子元件信号检测算法具有更高的预测精度。

Gauss improved harmony search algorithm based passive electronic components FLFNN signal detection