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摘要
采用全波电磁仿真进行天线设计所花费的时间较长且对硬件要求较高,一般采用建立替代模型的方法,但是由于仿真时间过长不易获取大量样本,所建立替代模型精度无法达标,因此选择高斯过程(Gaussian process, GP)作为替代模型,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的选择性GP集成方法(PSO-based GP ensemble, PSO-GPE),利用PSO优化GP的集成权重,得到最终集成模型.通过微带天线谐振频率建模验证算法的效果,对比单一的高斯过程和神经网络,精度有所提高.
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