为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

针对粒子群算法优化神经网络进行语音转换时容易产生收敛速度慢、早熟的问题,本文采用一种新的量子粒子群算法优化广义回归神经网络的语音转换模型。该量子粒子群通过改变量子比特相位进而改变位置矢量, 并利用量子非门进行变异操作。因此首先利用量子粒子群对网络进行优化得到最佳的光滑因子参数, 从而建立频谱映射规则。接着, 利用频谱参数和基频参数的相关性, 对韵律特征基频也进行转换。然后, 联立转换后的频谱参数和基频参数, 利用STRAIGHT模型合成目标语音。最后, 采用主观和客观测评方式进行评价。实验结果表明, 与传统粒子群算法优化广义回归神经网络相比, 该方法转换后的语音自然度和相似度得到提升, 谱失真率下降2.1%。本文方法具有比径向基神经网络、广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络更好的语音转换性能。