文章标题：基于深度学习的船用大功率放大器特性数学建模

文章作者：王春鸽
关 键 字：深度学习;船用放大器;数学建模;大功率;归一化;深度置信网络
文章摘要：设计基于深度学习的船用大功率放大器特性数学建模方法，合理分析船用大功率放大器特性及特性影响因素间的相关性，为船用大功率放大器实际应用与改进提供可靠依据。通过模拟实验采集船用大功率放大器特性影响因素数据，并对其实施有效的归一化处理，将归一化后的船用大功率放大器特性影响因素数据、放大器输出功率当作深度学习算法的有效输入以及输出，利用深度学习算法合理实施训练，合理构造、拟合船用大功率放大器特性关于影响因素的数学模型，并实施合理验证。实验结果表明：该方法构建的船用大功率放大器特性数学模型，可有效分析负载电阻、环境温度等影响因素与船用大功率放大器间的相关性，助力设计出更适合应用于水上领域的船用大功率放大器。