【摘 要】
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为快速完成超高频(UHF)标签天线多目标设计,构建了基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的新型天线性能预测代理模型,并使用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)配合静态
【机 构】
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中国计量大学质量与安全工程学院,杭州310018
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为快速完成超高频(UHF)标签天线多目标设计,构建了基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的新型天线性能预测代理模型,并使用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)配合静态惩罚对RFID标签天线进行多目标寻优.首先按照RFID标签天线延伸的趋势将天线结构序列化并依次输入BiLSTM网络结构,结合响应集训练出适用于RFID标签天线的代理模型.进一步地,为最大程度搜索可行域内,尤其是可行域边界的所有标签天线形式,在NSGA-Ⅱ算法中引入静态惩罚,最终完成RFID标签天线低回波损耗、小型化、宽频带的多目标快速设计.设计实例表明,该方法在超高频RFID标签天线领域的预测精度、计算代价等方面综合表现优于现有天线设计方法,具有适用性和实用价值.
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