文档名：基于卷积神经网络的微带滤波器的参数预测
摘要：提出了一种基于卷积神经网络的微带带通滤波器的参数预测方法,针对一个三频带带通滤波器进行预测.首先利用HFSS电磁仿真软件训练数据得到S参数的数据集作为真实值数据集,将微带滤波器的S参数作为输入,物理结构参数作为输出,通过卷积神经网络进行训练,最后将目标S参数作为输入进行参数预测.相比于简单的全连接神经网络,卷积神经网络不仅能够大幅度地减少网络参数,还有效避免了过拟合情况的出现,解决了全连接神经网络耗时长的问题,并且由于卷积神经网络对于结构参数的预测是直接的,即使对于初学者也可以节省大量设计时间.仿真结果表明,目标S参数与卷积神经网络预测后得到的S参数拟合程度很高,证明了该方法对微带滤波器物理结构参数的预测有较高的准确率.
Abstract：Aparameterpredictionmethodformicrostripbandpassfilterbasedonaconvolutionalneuralnetworkisproposed,andthecorrespondingpredictionisperformedforathree-bandbandpassfilter.Firstly,theHFSSelectromagneticsimulationsoftwaretrainingda-taisusedtoobtainthedatasetofSparameters.TheSparametersofthemicrostripfilterareusedastheinput,andthephysicalstruc-tureparametersareusedastheoutput.Theconvolutionalneuralnetworkisusedfortraining.Finally,thetargetSparametersareusedastheinputforparameterprediction.Comparedwiththesimplefullyconnectedneuralnetwork,theconvolutionalneuralnetworkcannotonlygreatlyreducethenetworkparameters,butalsoeffectivelyavoidtheoccurrenceofoverfitting,andsolvetheproblemoflongtimeconsumptionofthefullyconnectedneuralnetwork.Moreover,becausethepredictionofstructuralparametersisdirect,evenforbegin-ners,theconvolutionalneuralnetworkcansavealotofdesigntime.Thesimulationresultsshowthatthefittingdegreebetweenthetar-getSparametersandtheSparameterspredictedbytheconvolutionalneuralnetworkisveryhigh,whichprovesthatthemethodhasahighaccuracyinpredictingthephysicalstructureparametersofthemicrostripfilter.
作者：揭智航 杨维明 李进Author：JIEZhihang YANGWeiming LIJin
作者单位：湖北大学人工智能学院,湖北武汉430062
刊名：电子器件 ISTIC
Journal：ChineseJournalofElectronDevices
年，卷(期)：2024, 47(2)
分类号：TN713+.5TP183
关键词：卷积神经网络 参数预测 三频带带通滤波器 HFSS电磁仿真
Keywords：convolutionalneuralnetwork parameterprediction three-bandbandpassfilter HFSSelectromagneticsimulation
机标分类号：TP391TN828.6TN713
在线出版日期：2024年6月5日
基金项目：国家新工科研究与实践项目基于卷积神经网络的微带滤波器的参数预测[
期刊论文] 电子器件--2024, 47(2)揭智航 杨维明 李进提出了一种基于卷积神经网络的微带带通滤波器的参数预测方法,针对一个三频带带通滤波器进行预测.首先利用HFSS电磁仿真软件训练数据得到S参数的数据集作为真实值数据集,将微带滤波器的S参数作为输入,物理结构参数作为输...参考文献和引证文献
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