[发明专利]一种基于ALO-LMBP神经网络的双陷波特性超宽带天线逆向建模研究方法在审
| 申请号： | 202011076764.0 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112149360A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 南敬昌;曹馨元;高明明;张沛泓;杜晶晶 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营;韩惠琴 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ALO‑LMBP神经网络的双陷波特性超宽带天线逆向建模研究方法，主要步骤包括：提取训练集数据；运用蚁狮算法训练LMBP正向模型，优化权值和阈值并保存；保持权值阈值不变，在建立好的正向模型中输入结构参量，运行得到输出电参量；计算输出参量与目标参量之间的评价函数F；利用逆向迭代算法更新输入参量。将本发明的ALO‑LMBP神经网络逆向建模方法应用到小型化的双陷波特性的超宽带天线中，在已知天线的回波损耗S11和电压驻波比VSWR的情况下，可以简化设计过程。该方法提高网络稳定性和泛化能力，还缩短了网络运行时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 alo lmbp 神经网络 陷波 特性 宽带 天线 逆向 建模 研究 方法 | ||
【主权项】：
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