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BP神经网络在异向介质基本结构分析中的应用

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:223 | 2010-02-09

安立路

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为了减少传统数值分析法由于厚度谐振而引起的结果错误问题，实现异向介质高分析精度与高效率的共存，建立基于反向传播多层前馈型神经网络(BP 神经网络)的异向介质电磁特性与介质敏感结构参数之间的神经网络模型，对异向介质的基本结构进行分析。实验结果表明，采用量化共轭梯度法的分析时间为145.535648 s，训练均方误差为0.00020679，所得结果与全波分析相吻合，满足工程要求。有效地克服了再次预测过程中提取参数的不稳定性，为异向介质的分析提供一种快速而准确的方法。
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