一种新型缺陷接地结构的BP神经网络模型

摘要

组合式非周期性缺陷接地结构(CNPDGS)是在微波电路的接地金属平面上人为地蚀刻出特殊形状的非周期性"缺陷",改变接地电流的分布,从而改变传输线的频率特性。本文针对一种新型的具有双阻带特性的CNPDGS,在场分析的基础上建立了其BP神经网络模型,将其结构尺寸和频率作为输入样本,传输系数参数作为输出样本,采用贝叶斯正则化算法对神经网络进行训练。神经网络训练完成后,在学习范围内将其结构尺寸和频率输入到神经网络模型,从输出端立即得到准确的传输系数。最后通过了实验验证,进一步说明了神经网络模型的正确性和有效性,为DGS的分析和设计提供了新的有效途径。