贾志杰，刘 凡，甘德刚

（国网四川省电力公司电力科学研究院，四川 成都 610072）

高斯改进和声搜索FLFNN无源电子元件信号检测

贾志杰，刘 凡，甘德刚

（国网四川省电力公司电力科学研究院，四川 成都 610072）

针对现有信号检测方法在评估电子元器件的固有参数时效率低下、精度不高的问题，结合泛函链接模糊神经网络（FLFNN）和高斯改进和声搜索算法，设计了无源电子器件信号检测模型。首先，利用泛函链接神经网络概念，将其作为模糊神经网络输出层的模糊规则，设计了FLFNN网络模型；其次，采用高斯方式设计了改进的和声搜索算法，并给出理论分析，然后对 FLFNN网络模型参数进行编码，实现了对其参数的优化；最后，通过实验仿真，对高斯改进和声搜索算法的参数选取进行实验分析，并对FLFNN信号检测模型进行实验对比，仿真结果显示高斯改进和声搜索FLFNN无源电子元件信号检测算法具有更高的预测精度。

高斯和声搜索；泛函链接；模糊神经网络；无源电子元件；信号检测

0 引言

在计算机辅助设计系统中，传感器的设计效率以及测量传感器对于不同系统的普适性很大程度上取决于电子元件模型的准确性[1]。由于电子元件对于安装条件的依赖性，作为模型效率的重要评价参数，其高频参数估计具有很大的依赖性。此外，该模型还要考虑如何使模型参数保持足够的稳定性。与此同时，神经网络作为一种常用的建模工具将被采用，并以无源电子元件为例研究建立性能优异的神经网络模型。……