資料介紹
隨著通信技術的發展,射頻電路在通信系統中得到了廣泛的應用。功率放大器的研究和設計一直是通信發展中的重要課題。近年來,基于模糊神經網絡的射頻器件和電路建模的研究取得了巨大的成果,對大規模集成電路和復雜電路的建模有著巨大的啟發意義, 成為當今研究的熱點之一,本文將基于這個理論對射頻放大器進行建模和研究。
1 建模方法的介紹
本文將采用模糊邏輯網絡中的一階Sugeno模型, 為了實現Sugeno 模糊推理系統的學習過程, 一般將其轉化為一個自適應網絡,即自適應模糊神經推理系統, 如圖1所示。該自適應網絡是一個多層前饋網絡, 它可以分為5層, 其中的方形節點需要進行參數學習。下面分別介紹這五層。
第1層 計算輸入變量的匹配度, 即模糊化過程。假設模糊集采用高斯函數,那么該層輸出( Oi表示第j層的第i個輸出)
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