發(fā)布時間：2018-02-26 02:02

  本文關鍵詞： 粗糙網(wǎng)格模型 先驗知識 知識神經(jīng)網(wǎng)絡 電磁帶隙　出處：《計算機仿真》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在采用知識神經(jīng)網(wǎng)絡對微波器件進行建模優(yōu)化時,先驗知識大部分源于經(jīng)驗公式,而經(jīng)驗公式的推導十分繁雜,為避免先驗知識獲取困難,提出了一種將電磁仿真計算中精確網(wǎng)格剖分的計算模型作為教師信號,將粗糙網(wǎng)格剖分計算模型作為先驗知識并運用粒子群算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練的方法,構建了相應的知識神經(jīng)網(wǎng)絡模型。對雙層電磁帶隙結構建模并進行優(yōu)化設計,建模結果和優(yōu)化效果均十分理想。說明了知識神經(jīng)網(wǎng)絡可以替代優(yōu)化過程中的精確模型,減少優(yōu)化所需的時間,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】： 江蘇科技大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61401180)
【分類號】：TN12;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1536046