[发明专利]基于三体训练算法的蛇形PCB天线回波损耗预测方法

权利要求书

1.基于三体训练算法的蛇形PCB天线回波损耗预测方法，其特征在于，包括训练阶段和预测阶段，所述训练阶段包括：

步骤1、获取标注样本，每个标注样本表示为(X,Y,Z)；其中X为p维向量，表示蛇形PCB天线的p个尺寸参数；Y为尺寸为X的蛇形PCB天线的谐振频率；Z为q维向量，表示尺寸为X的蛇形PCB天线S₁₁曲线上的q个采样点值；

将标注样本分为训练集和测试集，并构建未标记样本集U，每个未标记样本为表示蛇形PCB天线的p个尺寸参数的p维向量；

步骤2、构建三个蛇形PCB天线回波损耗预测模型，分别记为M1,M2,M3；每个蛇形PCB天线回波损耗预测模型的输入为表示蛇形PCB天线尺寸参数的p维向量，输出为蛇形PCB天线的谐振频率；

步骤3、采用训练集对三个蛇形PCB天线回波损耗预测模型进行训练，得到三个初始模型，分别记为M1₀,M2₀,M3₀；采用测试集对M1₀,M2₀,M3₀分别进行测试，得到每个初始模型的初始测试误差，分别记为e1₀,e2₀,e3₀；令初始最佳模型MI₀为与min(e1₀,e2₀,e3₀)对应的模型；迭代次数t＝0；

步骤4、从未标记样本集U中选择num个样本分别输入到当前迭代的三个预测模型M1_t,M2_t,M3_t中，模型的输出分别为构成三个样本数为num的伪标记数据集

步骤5、采用三个伪标记数据集对M1_t,M2_t,M3_t进行交叉训练，得到6个交叉训练模型表示采用第j个伪标记数据集对第i个预测模型Mi_t进行训练后的交叉训练模型；i,j∈{1,2,3}，且i≠j；

步骤6、从测试集中选择num_test个样本对6个交叉训练模型进行测试，并计算每个模型的测试误差令测试误差最小值对应的交叉训练模型为将所对应的伪标记数据集和num_test个测试样本加入训练集中，并将所述num_test个测试样本从测试集中删除；

如果为最佳模型，结束迭代，跳转至步骤9，其中Error_th为预设的误差阈值；

迭代次数t加一；

步骤7、采用更新后的训练集对M1,M2,M3进行训练，得到三个更新模型，分别记为M1_t,M2_t,M3_t；采用更新后的测试集对M1_t,M2_t,M3_t分别进行测试，得到每个模型的当前迭代测试误差，分别记为e1_t,e2_t,e3_t；令当前迭代最佳模型MI_t为与min(e1_t,e2_t,e3_t)对应的模型；

步骤8、如果当前迭代最小测试误差与上次迭代最下测试误差满足条件：

min(e1_t,e2_t,e3_t)min(e1_t-1,e2_t-1,e3_t-1)且min(e1_t-1,e2_t-1,e3_t-1)Error_th

则MI_t-1为最佳模型，迭代结束，跳转至步骤9，否则跳转至步骤4进行下一次迭代；

步骤9、将迭代选择出的最佳模型的输出修改为q维向量，采用更新后的训练集对修改后的最佳模型进行训练，其输入为训练样本中的p维向量X，输出为训练样本中的q维向量Z，得到训练好的蛇形PCB天线回波损耗预测模型；

所述预测阶段包括：

将待预测的蛇形PCB天线p个尺寸参数输入训练好的蛇形PCB天线回波损耗预测模型，其输出的q维向量即为预测的S₁₁曲线上的q个采样点值。