[发明专利]一种基于极限学习机的功率放大器行为建模方法在审
| 申请号： | 201710247970.5 | 申请日： | 2017-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108733852A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | 马建国;张呈宇;成千福;傅海鹏;赵升 | 申请（专利权）人： | 天津大学（青岛）海洋工程研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266200 山东省青岛市即*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于极限学习机的功率放大器行为建模方法将极限学习机的理论引入到放大器行为建模的实际应用中，经过确定模型输入xj(t,t‑τ,…,t‑mτ)和目标输出tj(t)，以及模型误差ε，样本时间间隔τ（也称为记忆间隔），模型阶数m；确定模型的结构（输入层、隐藏层、输出层）；训练参数；计算误差等步骤实现高精度建模（最小均方误差达到10‑4级别）；同时该建模方法具有低复杂度、低人工干预、快速训练模型的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 极限学习机 行为建模 功率放大器 放大器 最小均方误差 低复杂度 计算误差 精度建模 快速训练 模型阶数 模型输入 模型误差 目标输出 人工干预 训练参数 输出层 输入层 隐藏层 建模 样本 引入 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于极限学习机的功率放大器行为建模方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)：确定模型输入xj(t, t ‑ τ, … , t ‑ mτ)和目标输出tj(t)，以及模型误差ε，τ为样本时间间隔（也称为记忆间隔），m为模型的阶数；步骤(2)：确定模型的结构，模型分为输入层、隐藏层和输出层；步骤(3)：训练参数；通过调节隐藏层神经元个数L与激励函数g(•)的类型来训练参数![]()
；步骤(4)：计算误差。
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