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知识型神经网络的射频/微波器件建模方法(英文)
被引量：
2
1
作者
田毅贞
张齐军
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期815-824,共10页
综述了用神经网络对射频与微波电子器件建模的方法,利用知识型的概念将射频或微波电子的等效电路和经验公式与神经网络有机的结合起来。将相关知识附加到神经网络模型的优势进行了论证.通过与无附加知识的传统多层感知器对比,证明了知...
综述了用神经网络对射频与微波电子器件建模的方法,利用知识型的概念将射频或微波电子的等效电路和经验公式与神经网络有机的结合起来。将相关知识附加到神经网络模型的优势进行了论证.通过与无附加知识的传统多层感知器对比,证明了知识型神经网络的可行性。介绍了几种现有电路模型与神经网络结合的方法,如差分法、先于知识输入法及空间映射神经网络法。举例介绍了微波传输线和高电子迁移率晶体管的建模方法及过程,证明了基于知识的神经网络是各种微波器件建模的一种有效方法。
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关键词
知识型
建模
神经网络
射频/微波电子器件
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职称材料
使用不同置信级训练样本的神经网络学习方法
被引量：
5
2
作者
高学星
孙华刚
侯保林
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1307-1311,共5页
针对含不同置信级样本的模型拟合问题,该文提出了一种基于神经网络的二次学习方法。文中指出真实模型是实验模型的一种变异,提出逼近真实模型期望值的神经网络,是融合先验样本和真实样本的最佳网络。首先,以先验样本为训练样本进行第1...
针对含不同置信级样本的模型拟合问题,该文提出了一种基于神经网络的二次学习方法。文中指出真实模型是实验模型的一种变异,提出逼近真实模型期望值的神经网络,是融合先验样本和真实样本的最佳网络。首先,以先验样本为训练样本进行第1次神经网络学习,并计算取决于硬点信息的软点误差容量区间;然后,同时将先验样本和真实样本作为训练样本,利用软点误差容量区间和硬点误差敏感系数,对神经网络训练过程中输入/目标对的误差进行修改,通过第2次学习得到既能精确拟合真实样本,又能最大化利用先验样本信息的综合网络。与基于知识的神经网络(KBNN)相比,该方法更加简单,可操控性更强并具有更加明确的逻辑意义。
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关键词
神经网络
模型拟合
基于
知识
的
神经网络
(
kbnn
)
先验
知识
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职称材料
利用智能方法进行LTCC电路的建模与优化
3
作者
滕林
谢诗文
丁晓鸿
《电子工艺技术》
2006年第6期311-317,共7页
建模分析和优化综合是目前叠层LTCC滤波器设计的关键。建模方法一直是LTCC电路计算机辅助设计技术的主要瓶颈。利用智能方法对叠层LTCC滤波器的建模与优化的现状进行分析和讨论,即人工神经网络(ANN)、基因算法(GA)、遗传神经网络、神经...
建模分析和优化综合是目前叠层LTCC滤波器设计的关键。建模方法一直是LTCC电路计算机辅助设计技术的主要瓶颈。利用智能方法对叠层LTCC滤波器的建模与优化的现状进行分析和讨论,即人工神经网络(ANN)、基因算法(GA)、遗传神经网络、神经网络空间映射(NSM)和知识自动模型生成(KAMG)等几种主要方法。并对以后的研究方向和发展趋势作了预测性阐述。
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关键词
人工
神经网络
(ANN)
部分元件等效电路(PEEC)
知识型
神经网络
(
kbnn
)
神经网
络空间映射(NSM)
先验
知识
注入(PKI)
基因算法(GA)
知识
自动模型生成(KAMG)
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职称材料
题名
知识型神经网络的射频/微波器件建模方法(英文)
被引量：
2
1
作者
田毅贞
张齐军
机构
天津大学电子信息工程学院
卡尔顿大学电子工程系
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期815-824,共10页
基金
Supported by the Tianjin Science and Technology Commission(10ZCKFGX01500)~~
文摘
综述了用神经网络对射频与微波电子器件建模的方法,利用知识型的概念将射频或微波电子的等效电路和经验公式与神经网络有机的结合起来。将相关知识附加到神经网络模型的优势进行了论证.通过与无附加知识的传统多层感知器对比,证明了知识型神经网络的可行性。介绍了几种现有电路模型与神经网络结合的方法,如差分法、先于知识输入法及空间映射神经网络法。举例介绍了微波传输线和高电子迁移率晶体管的建模方法及过程,证明了基于知识的神经网络是各种微波器件建模的一种有效方法。
关键词
知识型
建模
神经网络
射频/微波电子器件
Keywords
knowledge-based engineering
modeling
neural networks
radio-frequency/microwave electronic devices
分类号
TN60 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
使用不同置信级训练样本的神经网络学习方法
被引量：
5
2
作者
高学星
孙华刚
侯保林
机构
南京理工大学机械工程学院
军械技术研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1307-1311,共5页
基金
国家自然科学基金(51175266/E050604)资助课题
文摘
针对含不同置信级样本的模型拟合问题,该文提出了一种基于神经网络的二次学习方法。文中指出真实模型是实验模型的一种变异,提出逼近真实模型期望值的神经网络,是融合先验样本和真实样本的最佳网络。首先,以先验样本为训练样本进行第1次神经网络学习,并计算取决于硬点信息的软点误差容量区间;然后,同时将先验样本和真实样本作为训练样本,利用软点误差容量区间和硬点误差敏感系数,对神经网络训练过程中输入/目标对的误差进行修改,通过第2次学习得到既能精确拟合真实样本,又能最大化利用先验样本信息的综合网络。与基于知识的神经网络(KBNN)相比,该方法更加简单,可操控性更强并具有更加明确的逻辑意义。
关键词
神经网络
模型拟合
基于
知识
的
神经网络
(
kbnn
)
先验
知识
Keywords
Neural Networks （NN）
Model-fitting
Knowledge-Based Neural Networks （
kbnn
）
Prior knowledge
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
利用智能方法进行LTCC电路的建模与优化
3
作者
滕林
谢诗文
丁晓鸿
机构
深圳振华富电子有限公司
出处
《电子工艺技术》
2006年第6期311-317,共7页
文摘
建模分析和优化综合是目前叠层LTCC滤波器设计的关键。建模方法一直是LTCC电路计算机辅助设计技术的主要瓶颈。利用智能方法对叠层LTCC滤波器的建模与优化的现状进行分析和讨论,即人工神经网络(ANN)、基因算法(GA)、遗传神经网络、神经网络空间映射(NSM)和知识自动模型生成(KAMG)等几种主要方法。并对以后的研究方向和发展趋势作了预测性阐述。
关键词
人工
神经网络
(ANN)
部分元件等效电路(PEEC)
知识型
神经网络
(
kbnn
)
神经网
络空间映射(NSM)
先验
知识
注入(PKI)
基因算法(GA)
知识
自动模型生成(KAMG)
Keywords
Artificial neural networks （ ANN ）
Partial element equivalent circuit Algorithms （GA）
Neural Space Mapping （ NSM ）
Knowledge - Based neural networks knowledge input（ PKI）
Knowledge- Based automatic model generation（KAMG）
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
知识型神经网络的射频/微波器件建模方法(英文)
田毅贞
张齐军
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
使用不同置信级训练样本的神经网络学习方法
高学星
孙华刚
侯保林
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用智能方法进行LTCC电路的建模与优化
滕林
谢诗文
丁晓鸿
《电子工艺技术》
2006
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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