本文關(guān)鍵詞： 粗糙網(wǎng)格模型 先驗(yàn)知識(shí) 知識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電磁帶隙　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在采用知識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)微波器件進(jìn)行建模優(yōu)化時(shí),先驗(yàn)知識(shí)大部分源于經(jīng)驗(yàn)公式,而經(jīng)驗(yàn)公式的推導(dǎo)十分繁雜,為避免先驗(yàn)知識(shí)獲取困難,提出了一種將電磁仿真計(jì)算中精確網(wǎng)格剖分的計(jì)算模型作為教師信號(hào),將粗糙網(wǎng)格剖分計(jì)算模型作為先驗(yàn)知識(shí)并運(yùn)用粒子群算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的方法,構(gòu)建了相應(yīng)的知識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)雙層電磁帶隙結(jié)構(gòu)建模并進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),建模結(jié)果和優(yōu)化效果均十分理想。說(shuō)明了知識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以替代優(yōu)化過程中的精確模型,減少優(yōu)化所需的時(shí)間,證明所述方法的可行性與優(yōu)越性。
[Abstract]:In the modeling and optimization of microwave devices using knowledge neural networks, prior knowledge is mostly derived from empirical formulas, and the derivation of empirical formulas is very complicated, so it is difficult to obtain prior knowledge. In this paper, a method of training neural network with particle swarm optimization (PSO) is proposed, in which the computational model of precise mesh generation in electromagnetic simulation is taken as the teacher's signal, and the rough mesh generation calculation model is taken as the prior knowledge, and the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to train the neural network. The corresponding knowledge neural network model is constructed. The modeling and optimization design of the double-layer electromagnetic band gap structure are very satisfactory. It is shown that the knowledge neural network can replace the accurate model in the optimization process. The feasibility and superiority of the method are proved by reducing the time required for optimization.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61401180)
【分類號(hào)】：TN12;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1536046