【摘 要】
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人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是两种以生物学为基础的现代优化算法,因其优越性而被广泛应用于诸多领域.本文主要将二者结
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人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是两种以生物学为基础的现代优化算法,因其优越性而被广泛应用于诸多领域.本文主要将二者结合用于研究组合式非周期缺陷接地结构的特性.
组合式非周期缺陷接地结构(Combinatorial Nonperiodic Defected GroundStructure,CNPDGS)是由光子带隙(Photonic Bandgap,PBG)结构发展而来的,它是在微波电路的接地金属平面上人为地蚀刻出"缺陷",以改变接地电流的分布,从而改变传输线的频率特性.对CNPDGS通常采用FDTD等电磁场数值分析方法,这些方法虽然计算严格、精度高,可以精确分析CNPDGS的传输特性,但其计算过程复杂、耗时,无法满足对CNPDGS日益增长的分析和设计要求.
文中首先对遗传算法的各个遗传算子作了改进,并应用改进的遗传算法对神经网络的初始权值进行优化,形成一种新的算法GA_BP,该算法可以有效地减少神经网络的训练时间,并且能克服神经网络易陷入局部最小点的困扰.然后采用Matlab语言编写了遗传算法和神经网络程序,利用GA_BP算法建立了CNPDGS的GA_BP模型.最后制作了相应的CNPDGS的实际电路并进行了测量.FDTD计算结果以及实验测量结果和训练成功的GA_BP模型的仿真结果一致性很好,且GA_BP算法大大减少了BP神经网络的训练时间,这些充分说明了GA_BP算法的正确性和有效性.
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