微带不连续性的神经网络模型  

The Neural Network Model of Microstrip Discontinuity

作　　者：吴文[1] 杨铨让[1] 顾虹 周建义[1] 

机构地区：[1]东南大学毫米波国家重点实验室

出　　处：《电子学报》1996年第11期85-87,共3页Acta Electronica Sinica

摘　　要：本文采用多层感知器建立了微带不连续性的神经网络模型。把微带不连续性尺寸和频率作为输入样本，不连续性的Ｓ参数作为输出样本，采用ＢＰ算法对多层感知器进行训练。当多层感知器训练完成，在学习范围内将微带不连续电路尺寸和频率输入到多层感知器，从输出端立即得到准确的Ｓ参数。The multi-layer perceptron is introduced to charcacterize the microstrip discontinuity by describing s-parameters.The size of the microstrip and the frequency are defined as the input samples of the multi-layer perceptron, and the S-parameters are determined as the desired output samples.As the perceptron has been trained with the back propagation algorithm,the S-parameters of the microstrip at any arbitrary sizes and frequencies can be obtained quickly from the perceptron.

关 键 词：神经网络 多层感知器 微带 不连续性 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN817[自动化与计算机技术—控制科学与工程]