神经网络在腔体损耗因子预测中的应用
利用随机耦合模型对复杂腔体内电子系统的关键部位进行脉冲电磁干扰预测是研究微波耦合效应的一种新思路,其中波混腔体损耗因子的确定是这种统计性预测方法的关键.本文选用腔体的辐射矩阵和频率作为参变量进行神经网络建模和训练,并利用遗传算法对该模型进行优化,实现了腔体损耗因子的预测,并与利用波混腔体的散射矩阵和辐射散射矩阵的特征值求得的损耗因子进行比对,验证了本方法的可行性,为腔体内电磁量统计性预测提供关键的参数.
复杂腔体 电子系统 电磁干扰预测 损耗因子 神经网络
公延飞 范杰清 郝建红
华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206
国内会议
湖南常德
中文
51-54
2014-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）