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采用一种改进的人工神经网络反向传播算法（BP算法），将动量方法和可变学习速度的BP算法（VLBP算法）结合，并且在每个样本点更新权值和偏置值，这种算法称为动量VLBP算法。用C语言实现该算法，并将其运用到对一种新型组合式非周期性缺陷接地结构（CNPDGS）低通滤波器的神经网络建模之中。以CNPDGS的结构尺寸和频率为输入样本，传输系数参数为输出样本，建模成功后，在样本范围内输入结构尺寸和频率能够很快得出准确的传输系数。结果表明应用动量VLBP算法的神经网络相对于FDTD分析方法可以节省大量的时间，并且与基