基于自适应代理模型的粒子群算法在天线优化中的应用



基于自适应代理模型的粒子群算法在天线优化中的应用

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基于自适应代理模型的粒子群算法在天线优化中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-14页
1 绪论	第14-20页
1.1 研究背景与意义	第14-15页
1.2 研究现状及进展	第15-18页
1.3 本文研究内容与结构安排	第18-20页
2 代理模型	第20-41页
2.1 样本实验设计	第20-25页
2.1.1 采样规模	第20-21页
2.1.2 采样方法	第21-24页
2.1.3 数值实验	第24-25页
2.2 元代理模型相关理论	第25-33页
2.2.1 高斯过程模型	第26-27页
2.2.2 克里金模型	第27-28页
2.2.3 径向基函数模型	第28-29页
2.2.4 多项式曲面响应模型	第29页
2.2.5 谢别德模型	第29-30页
2.2.6 支持向量回归模型	第30-32页
2.2.7 模型性能评价指标	第32-33页
2.3 集成代理模型相关理论	第33-37页
2.3.1 基于预测方差的权因子选择	第35页
2.3.2 基于最小化交叉验证误差的权因子选择	第35-36页
2.3.3 最优加权代理	第36-37页
2.4 数值实验	第37-40页
2.4.1 实验设置	第37-38页
2.4.2 结果与分析	第38-40页
2.5 本章小结	第40-41页
3 基于自适应代理模型的粒子群优化算法	第41-63页
3.1 自适应代理模型方法	第41-43页
3.2 粒子群优化算法	第43-45页
3.3 基于自适应代理模型的粒子群优化算法设计	第45-47页
3.4 数值实验	第47-61页
3.4.1 实验设置	第48-49页
3.4.2 结果与分析	第49-61页
3.5 本章小结	第61-63页
4 天线优化设计	第63-71页
4.1 实验介绍	第63-67页
4.1.1 MATLAB-HFSS-API	第63-64页
4.1.2 天线设计与优化	第64-67页
4.2 结果与分析	第67-70页
4.3 本章小结	第70-71页
5 总结与展望	第71-73页
5.1 工作总结	第71-72页
5.2 工作展望	第72-73页
参考文献	第73-79页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第79-80页
致谢	第80页

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