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

• 作者: 吴启蒙 樊高辉 纪志强 魏明 魏晗
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 快沿电磁脉冲 BP神经网络 遗传算法 曲线拟合
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1792-1794,1801
• 页数: 4页
• 分类号: O441
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.05.102

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏明	军械工程学院静电与电磁防护研究所	102	799	16.0	22.0
2	樊高辉	军械工程学院静电与电磁防护研究所	21	124	6.0	10.0
3	纪志强	军械工程学院静电与电磁防护研究所	5	11	1.0	3.0
4	吴启蒙	总装备部工程兵军事代表局驻武汉军事代表室	5	20	2.0	4.0