10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.05.102
基于GABP神经网络曲线拟合的快沿电磁脉冲信号源模型求解
为给电子设备的电磁脉冲效应仿真提供准确的快沿电磁脉冲(fast rise-time electromagnetic pulse,FREMP)信号源模型,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络(GABP-NN)曲线拟合的信号源模型求解方法;该方法通过示波器对脉冲信号进行采集,利用GABP神经网络对波形曲线进行高精度拟合,提取网络参数建立信号源模型;为进一步获得BP神经网络拟合规律设置对比实验,采用隐含层神经元数为10的GABP神经网络对FREMP信号源进行建模,所得模型拟合度为91.64%;仿真结果表明该方法运算速度快、精度高.
快沿电磁脉冲、BP神经网络、遗传算法、曲线拟合
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O441(电磁学、电动力学)
国家自然科学基金51277181
2015-06-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1792-1794,1801