电大尺寸矩形谐振腔耦合场的神经网络预测

摘要：

以电大尺寸的矩形谐振腔局部点的前后门耦合场的计算,通过神经网络方法实现其他点耦合场的预测,判定矩形谐振腔的电磁敏感点.由于电大尺寸的矩形腔很难通过全波分析或小波分析获得特定条件下的耦合场,而神经网络方法不需考虑内部模型的复杂性便可实现非线性预测,因此将人工神经网络方法应用于电磁预测中可实现矩形腔耦合场的计算.通过电大尺寸矩形腔前后门耦合场实验方案,提取了目标参数,创建了BP神经网络的预测模型.即在平面波照射下,以入射波的功率,极化方向,预测点的位置坐标作为BP网络的输入参数,相应点的功率(电压)作为输出参数,经过适当的训练,建立耦合场的预测模型,并以此模型预测了腔体内探测点的耦合场.预测结果与实测结果相比较显示了该方法的有效性和准确性,为电大金属腔耦合场的计算提供了一种有效的方法.

关键词：矩形腔、电大尺寸、BP神经网络、电磁兼容、预测

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分类号：TN015(一般性问题)

资助基金：河南省科技攻关项目162102210263;河南师范大学青年基金5101029279083;河南省高等学校重点科研项目17B510003;17B510004.

在线出版日期：2017-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：67-71