【摘 要】
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本文通过采用通常的Stoer-Bulirsch(S-B)算法,形成了一种新的自适应频率采样方法。由于S-B算法是一种递归的列表方法,并且不需要求矩阵的逆,因此它能通过处理大量的采样点得
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本文通过采用通常的Stoer-Bulirsch(S-B)算法,形成了一种新的自适应频率采样方法。由于S-B算法是一种递归的列表方法,并且不需要求矩阵的逆,因此它能通过处理大量的采样点得到有理插值函数,同时避免奇异值问题。这一特性使得AFS方法能通过简单的有理函数实现宽带插值。最后通过一个实际的宽带实例证明了S-B AFS方法的有效性。 遗传算法是一种利用种群的反复求解来搜索感兴趣的编码空间的进化算法。通过采用复制,交叉,变异,竞争,选择和重组算子,产生了新的解,然后在一代代不断重复的仿真进化环境中,这些新的解又被重新估计。在论文中用遗传算法优化了一个带远场旁瓣约束条件的相位阵列天线方向图,先采用七个变量进行优化然后采用十四个变量进行优化。 粒子群优化是新近提出的简单易用且有较高性能的优化算法。这种算法在有些地方与遗传算法或竞争算法相类似,但是计算量更小,而且源程序更简单。在论文中,通过分析相位阵列天线,将粒子群优化算法和遗传算法作了比较。优化结果说明在这个例子中粒子群优化有更好的表现,这也说明两种方法在问题的多维空间中搜索最优解的方式不同。最后,提出了将粒子群优化与支持向量机方法结合的新方法,通过一段相对较短的时间序列来预测整个FDTD时间序列,得到了很好的效果。
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