[发明专利]基于多层极限学习机的微波天线物理参数设计方法和系统

权利要求书

1.一种基于多层极限学习机的微波天线物理参数设计方法，其特征在于，包括：

S1、根据待设计微波天线工作频段范围和采样步长计算采样频点f_i，i＝1,2,…,N，N为采样点个数；

采用仿真软件获取不同天线物理参数下各频点处的S曲线幅值，构建第一样本集TrainSet1＝{X₁,X₂,…,X_M}，其中M为第一样本集样本总数，第m个样本X_m为：X_m＝[S_m,Y_m]，Y_m为p维天线物理参数，作为样本标签，S_m为天线物理参数为Y_m的微波天线S曲线上在采样频点f_i处的采样值构成的N维向量，m＝1,2,…,M；

构建第二样本集TrainSet2＝{Z₁,Z₂,…,Z_W}，其中W为第二样本集样本总数，第w个样本Z_w为N维向量：Z_w＝[z_1,w,z_2,w,…,z_N,w]，为待设计微波天线在频点f_i处的S曲线幅值设计指标；Δs_i,w为频点f_i处的波动幅值，且频点f_i处不同样本的波动幅值按随机分布方式分布；w＝1,2,…,W；

S2、构建基于多层极限学习机的微波天线物理参数设计网络，所述微波天线物理参数设计网络由K层极限学习机和高斯模型级联组成；其中第一层极限学习机的输入层节点为N个，输入为S曲线上在采样频点f_i处的采样值构成的N维向量，第K层极限学习机的输出与高斯模型的输入连接，高斯模型的输出为p维天线物理参数的设计值；

S3、采用第二样本集对所述微波天线物理参数设计网络中的第一层到第K-1层极限学习机进行无监督训练，训练输入层与隐含层间的权重和偏置；

S4、采用第一样本集对所述微波天线物理参数设计网络中的第K层极限学习机和高斯模型进行训练，训练第K层极限学习机输入层与隐含层间的权重和偏置、高斯模型内核的超参数；

S5、将第一样本集样本中的N维S曲线采样值向量输入到所述微波天线物理参数设计网络第一层极限学习机的输入层，高斯模型的输出为样本对应的设计值；

计算网络的误差值；如果网络的误差值大于预设的误差阈值，采用PSO算法对所述微波天线物理参数设计网络中第K层极限学习机输入层与隐含层间的权重和偏置、高斯模型内核的超参数进行精调；

S6、将待设计微波天线在频点f_i处的S曲线幅值设计指标输入到所述微波天线物理参数设计网络第一层极限学习机的输入层，高斯模型的输出即为微波天线物理参数的设计值。

2.根据权利要求1所述的微波天线物理参数设计方法，其特征在于，所述S曲线为回波损耗S₁₁曲线。

3.根据权利要求1所述的微波天线物理参数设计方法，其特征在于，所述随机分布方式包括：高斯分布、均匀分布、伽马分布。

4.根据权利要求1所述的微波天线物理参数设计方法，其特征在于，所述步骤S5中网络的误差值为：

其中为第m个样本中的N维S曲线采样值向量S_m输入所述微波天线物理参数设计网络时，高斯模型的输出。