基于神经网络的圆孔阵列垂直入射耦合截面预测

• 作者: 丁星丽 刘强 赵翔 闫丽萍
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 圆孔阵列 耦合截面 神经网络 训练精度 预测精度
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电磁场与微波
• 页码范围: 383-389
• 页数: 7页
• 分类号: TN911
• 字数: 2923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2020.05.009

摘要

为了分析电子系统金属屏蔽外壳上孔阵的耦合截面,引入神经网络建模方法.分析了垂直入射条件下一些特征参数对圆孔阵列耦合截面的影响,用全波分析法计算了不同特征参数下的孔阵归一化耦合截面,将获得的6000组样本数据输入神经网络进行训练,获得根据孔单元的电尺寸、行/列数、行/列间距电尺寸及入射波的极化角度6个参数预测孔阵归一化耦合截面的神经网络模型;将样本按比例随机分为训练集和测试集,得出最少约3000组数据就能使神经网络模型达到较高的预测精度.为了进一步验证神经网络模型的普适性和有效性,选取了2组没有在训练集和测试集中出现的特征参数,分别用全波分析法和该神经网络模型进行预测,发现基于神经网络的预测结果和全波分析法的计算结果吻合良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵翔	四川大学电子信息学院	75	291	10.0	14.0
2	闫丽萍	四川大学电子信息学院	81	446	11.0	19.0
3	刘强		31	47	3.0	5.0
4	丁星丽	四川大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0