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首页> 外文期刊>International journal of RF and microwave computer-aided engineering >Multiple Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System for the Synthesis of Rectangular Microstrip Antennas with Thin and Thick Substrates
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Multiple Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System for the Synthesis of Rectangular Microstrip Antennas with Thin and Thick Substrates

机译：基于多重自适应网络的矩形薄带矩形微带天线合成的模糊推理系统

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A method based on multiple adaptive-network-based fuzzy inference system (MANFIS) is presented for the synthesis of electrically thin and thick rectangular microstrip antennas (MSAs). MANFIS is an extension of a single-output adaptive-network-based fuzzy inference system to produce multiple outputs. Six optimization algorithms, least-squares, nelder-mead, genetic, hybrid learning, differential evolution and particle swarm, are used to identify the parameters of MANFIS. The synthesis results of MANFIS are in very good agreement with the experimental results available in the literature. When the performances of MANFIS models are compared with each other, the best result is obtained from the MANFIS model optimized by the least-squares algorithm.
机译：提出了一种基于多重自适应网络的模糊推理系统（MANFIS）的方法，用于合成电薄和厚矩形微带天线（MSA）。 MANFIS是基于单输出自适应网络的模糊推理系统的扩展，可以产生多个输出。六个最小二乘算法，最小二乘，纳尔德-米德算法，遗传算法，混合学习算法，差分进化算法和粒子群算法用于识别MANFIS的参数。 MANFIS的合成结果与文献中提供的实验结果非常吻合。将MANFIS模型的性能进行比较时，从通过最小二乘算法优化的MANFIS模型可以获得最佳结果。

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