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基于BP神经网络的圆形孔缝耦合截面预测
被引量：
4
1
作者
祝磊
刘强
+2 位作者
赵翔
闫丽萍
周海京
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期26-30,共5页
在对电磁波经孔缝传输/泄露的分析中,孔缝耦合截面的获取十分重要。针对现有公式无法准确获取谐振频段圆形孔缝耦合截面的问题,将BP神经网络应用于圆孔耦合截面的快速获取,该模型适用于电尺寸(半径波长比)在[0.08,3]之间的圆形孔缝。在...
在对电磁波经孔缝传输/泄露的分析中,孔缝耦合截面的获取十分重要。针对现有公式无法准确获取谐振频段圆形孔缝耦合截面的问题,将BP神经网络应用于圆孔耦合截面的快速获取,该模型适用于电尺寸(半径波长比)在[0.08,3]之间的圆形孔缝。在不同入射角度和极化角度的入射波辐照下,用全波分析软件计算无限大理想导体平板上不同电尺寸圆孔的耦合截面,用圆孔的耦合截面除以其几何面积得到圆孔的归一化耦合截面。利用这些数据训练神经网络,建立了一个以圆形孔缝的电尺寸、入射波的入射角度和极化角度为输入参数,孔缝的归一化耦合截面为输出参数的BP神经网络模型。通过与全波分析的对比可知,该模型能够快速准确地预测任意入射角与极化角平面波辐照下电尺寸在[0.08,3]之间的圆形孔缝的归一化耦合截面。
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关键词
圆形孔缝
耦合
截面
全波分析
归一化耦合截面
神经网络模型
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职称材料
题名
基于BP神经网络的圆形孔缝耦合截面预测
被引量：
4
1
作者
祝磊
刘强
赵翔
闫丽萍
周海京
机构
四川大学电子信息学院
北京应用物理与计算数学研究所
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期26-30,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(61877041)
国家自然科学基金委员会和中国工程物理研究院联合基金项目(NSAF-U1530143)
文摘
在对电磁波经孔缝传输/泄露的分析中,孔缝耦合截面的获取十分重要。针对现有公式无法准确获取谐振频段圆形孔缝耦合截面的问题,将BP神经网络应用于圆孔耦合截面的快速获取,该模型适用于电尺寸(半径波长比)在[0.08,3]之间的圆形孔缝。在不同入射角度和极化角度的入射波辐照下,用全波分析软件计算无限大理想导体平板上不同电尺寸圆孔的耦合截面,用圆孔的耦合截面除以其几何面积得到圆孔的归一化耦合截面。利用这些数据训练神经网络,建立了一个以圆形孔缝的电尺寸、入射波的入射角度和极化角度为输入参数,孔缝的归一化耦合截面为输出参数的BP神经网络模型。通过与全波分析的对比可知,该模型能够快速准确地预测任意入射角与极化角平面波辐照下电尺寸在[0.08,3]之间的圆形孔缝的归一化耦合截面。
关键词
圆形孔缝
耦合
截面
全波分析
归一化耦合截面
神经网络模型
Keywords
circular aperture
coupling section
full-wave analysis
normalized coupling section
neural network model
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的圆形孔缝耦合截面预测
祝磊
刘强
赵翔
闫丽萍
周海京
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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