用于EBG优化设计的基于粗网格的KBNN

• 作者: 强哲 田雨波 许兰 陈艺
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙网格模型 先验知识 知识神经网络 电磁带隙
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 289-293
• 页数: 5页
• 分类号: TN183
• 字数: 2537字
• 语种: 中文

摘要

在采用知识神经网络对微波器件进行建模优化时,先验知识大部分源于经验公式,而经验公式的推导十分繁杂,为避免先验知识获取困难,提出了一种将电磁仿真计算中精确网格剖分的计算模型作为教师信号,将粗糙网格剖分计算模型作为先验知识并运用粒子群算法对神经网络进行训练的方法,构建了相应的知识神经网络模型.对双层电磁带隙结构建模并进行优化设计,建模结果和优化效果均十分理想.说明了知识神经网络可以替代优化过程中的精确模型,减少优化所需的时间,证明所述方法的可行性与优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田雨波	江苏科技大学电子信息学院	109	634	13.0	19.0
2	陈艺	江苏科技大学电子信息学院	5	6	2.0	2.0
3	强哲	江苏科技大学电子信息学院	3	2	1.0	1.0
4	许兰	江苏科技大学电子信息学院	5	10	2.0	3.0