【摘 要】
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针对已有神经网络功放建模的建模精度不高，易陷入局部极值等问题，提出一种新的改进并行粒子群算法（ImprovedParallelParticleSwarmOptimization，IPPSO）。该算法在并行粒子群算法的
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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针对已有神经网络功放建模的建模精度不高，易陷入局部极值等问题，提出一种新的改进并行粒子群算法（ImprovedParallelParticleSwarmOptimization，IPPSO）。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作，防止陷入局部最优；在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置，动态调节学习因子与线性递减惯性权重，加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数，并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明，该算法能有效减小建模误差，且均方根误差提高19.08%，进一步提
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