应用人工神经网络分析共面波导中的电磁阻带结构

摘要

微波技术的迅猛发展导致了一系列新电路、新器件的产生.电磁阻带结构就其中之一.由于其优良的带阻、慢波等特性,它们被广泛地应用于滤波器、谐振器、定向耦合器、双工器和天线中.分析该结构的传统方法是矩量法、有限元法等全波分析方法.这些方法的分析结果十分准确,但是特别耗时,不利于快速分析和设计.而人工神经网络方法越来越受到大家的重视,许多文献讨论了它在微波电路设计中的应用.该文所做的工作就是在前人研究工作的基础上,将人工神经网络方法引入到电磁阻带结构的分析中,实现它们的快速分析.该文研究了以下三种人工神经网络:径向基函数网络、前向网络、随机网络,并用于分析共面波导中的电磁阻带结构.径向基函数网络利用未知样本与已知样本间的距离构建多个基函数得出未知样本处的函数值.该文用该方法拟合了两个已有的电磁阻带结构的特性阻抗和有效介电常数.前向网络利用反向传播算法训练多层网络,使训练后的网络较好地拟合样本空间中各点的函数值.该文提出了两种电磁阻带结构滤波器,并用该方法拟合了它们的散射参数.随机网络可利用模拟退火算法优化等效电路参数.该文对两个新提出的电磁阻带结构滤波器建立了等效电路,并用该方法优化了相应的参数.采用以上各种方法的分析结果均通过实验进行验证.

目录

文摘

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第一章绪论

1.1 电磁阻带结构简介

1.1.1电磁阻带结构的术语

1.1.2电磁阻带结构的主要特性

1.1.3电磁阻带结构的分类

1.1.4电磁阻带结构的应用

1.2人工神经网络简介

1.2.1人工神经网络的定义

1.2.2人工神经网络的特点

1.2.3人工神经网络的应用

1.3人工神经网络方法在微波电路分析中的应用

1.4本课题的研究背景

1.5本论文进行的研究工作

参考文献

第二章网络参数建模(一)——径向基函数网络

2.1径向基函数网络

2.1.1简介

2.1.2插值问题

2.1.3普遍回归神经网络(GRNN)

2.2分析的结构

2.3应用径向基函数网络进行分析

2.4分析结果及实验验证

2.5结束语

参考文献

第三章网络参数建模(二)——前向网络

3.1 前向网络

3.1.1多层感知器

3.1.2信号的前向传播

3.1.3误差的反向传播

3.1.4反向传播算法

3.2分析的结构

3.3应用前向网络进行分析

3.4分析结果及实验验证

3.5结束语

参考文献

第四章等效电路建模——模拟退火算法

4.1 随机神经网络与模拟退火算法

4.1.1统计机器

4.1.2模拟退火算法

4.1.3模拟退火算法在组合优化中的应用

4.2分析的结构及等效电路模型

4.3应用模拟退火算法进行优化

4.4分析结果及实验验证

4.5结束语

参考文献

结束语

致谢

作者在硕士生学习期间完成和发表的论文