一种基于神经网络算法的宽带溶液介电常数测量

• 作者: 杨阳 樊磊 骆延 黄卡玛
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 介电常数 宽带测量 神经网络 共面波导
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 757-763
• 页数: 7页
• 分类号: TM931|O441.6
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2014.04.020

摘要

以共面波导结构和人工神经网络为基础实现了一种宽带溶液介电常数测量.由于共面波导在自由空间中辐射小、结构灵敏等优点,本文通过时域有限差分法算法在1～3 GHz下优化设计了一种双端口的U型共面波导传输线作为测量装置.人工神经网络反演算法使用的散射参数全部来自于乙醇水溶液的实验数据,有效的避免了传统方法中仿真数据与实测数据带来的误差.为验证该神经网络预测的准确性,本文在常温20℃下分别测量了4组不同浓度的甲醇水溶液和甲醇乙醇混合溶液在带宽内的传输系数并进行介电常数的神经网络反演.反演结果与Cole Cole方程下的理论值相比较有较好的一致性,介电常数实部和虚部的相对误差平均为3.6％、3.51％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄卡玛	四川大学电子信息学院	199	1152	18.0	25.0
2	樊磊	四川大学电子信息学院	7	27	3.0	4.0
3	骆延	四川大学电子信息学院	4	10	2.0	3.0
4	杨阳	四川大学电子信息学院	90	201	7.0	12.0