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以共面波导结构和人工神经网络为基础实现了一种宽带溶液介电常数测量.由于共面波导在自由空间中辐射小、结构灵敏等优点,本文通过时域有限差分法算法在1-3GHz下优化设计了一种双端口的U型共面波导传输线作为测量装置.人工神经网络反演算法使用的散射参数全部来自于乙醇-水溶液的实验数据,有效的避免了传统方法中仿真数据与实测数据带来的误差.为验证该神经网络预测的准确性,本文在常温20℃下分别测量了4组不同浓度的甲醇-水溶液和甲醇-乙醇混合溶液在带宽内的传输系数并进行介电常数的神经网络反演.反演结果与Cole-Cole