基于机器学习的电磁场建模与设计研究

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基于机器学习的电磁场建模与设计研究

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基于机器学习的电磁场建模与设计研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-27页
1.1 研究意义和背景	第12-13页
1.2 基于机器学习的电磁场建模与设计研究进展	第13-25页
1.2.1 神经网络模型的研究进展	第13-15页
1.2.2 基于先验知识的神经网络模型的研究进展	第15-18页
1.2.3 基于传递函数的神经网络模型的研究进展	第18-25页
1.3 本文创新点和主要贡献	第25-27页
第二章基于数据挖掘技术的神经网络模型研究	第27-43页
2.1 神经网络简介	第27-28页
2.2 用于电磁场建模与设计的相关数据挖掘技术	第28-29页
2.2.1 相关性分析	第28-29页
2.2.2 数据分类	第29页
2.3 基于数据挖掘技术的神经网络模型	第29-30页
2.4 验证算例	第30-41页
2.4.1 U型槽贴片天线的验证算例	第31-32页
2.4.2 单阻带超宽带天线的验证算例	第32-36页
2.4.3 双阻带超宽带天线的验证算例	第36-41页
2.5 本章小结	第41-43页
第三章基于多参数输出的神经网络模型研究	第43-64页
3.1 多参数输出的神经网络模型	第43-52页
3.1.1 多参数输出的神经网络模型原理	第43-46页
3.1.1.1 多参数输出的神经网络模型的结构	第43-44页
3.1.1.2 多参数输出的神经网络模型的训练过程	第44-46页
3.1.2 Fabry-Perot天线的验证算例	第46-52页
3.1.2.1 Fabry-Perot天线的综合验证	第48-49页
3.1.2.2 综合验证及优化应用	第49-52页
3.2 多参数输出的多级神经网络模型	第52-62页
3.2.1 多参数输出的多级神经网络模型的原理	第53-55页
3.2.1.1 基于阵列单元的神经网络模型的训练	第53-54页
3.2.1.2 基于阵列的神经网络模型的训练	第54-55页
3.2.2 天线阵列的验证算例	第55-62页
3.2.2.1 线型相控阵的验证算例	第55-58页
3.2.2.2 六元偶极子阵列的验证算例	第58-59页
3.2.2.3 U型槽微带阵的验证算例	第59-62页
3.3 本章小结	第62-64页
第四章改进极限学习机的研究	第64-102页
4.1 极限学习机简介	第64-65页
4.2 基于改进花授粉优化算法的极限学习机模型	第65-76页
4.2.1 基于最速下降法的花粉传播优化算法	第65-68页
4.2.2 基于改进花授粉优化算法的极限学习机模型原理	第68-70页
4.2.3 耦合线滤波器的验证算例	第70-72页
4.2.4 四模腔体滤波器的验证算例	第72-76页
4.3 基于动态内核的极限学习机模型	第76-90页
4.3.1 动态内核极限学习机原理	第76-83页
4.3.1.1 增加学习训练模式	第78-79页
4.3.1.2 减少学习训练模式	第79页
4.3.1.3 混合学习训练模式	第79-81页
4.3.1.4 性能测试	第81-83页
4.3.2 动态内核极限学习机模型	第83页
4.3.3 微波器件的验证算例	第83-90页
4.3.3.1 微带垂直过渡的验证算例	第83-88页
4.3.3.2 四模腔体滤波器的验证算例	第88-90页
4.4 基于半监督学习的极限学习机模型研究	第90-100页
4.4.1 半监督学习模型	第91-94页
4.4.1.1 半监督学习模型的训练过程	第91-93页
4.4.1.2 性能评估	第93-94页
4.4.2 微波器件的验证算例	第94-100页
4.4.2.1 微带垂直过渡的验证算例	第94-98页
4.4.2.2 双频四极点腔体滤波器的验证算例	第98-100页
4.5 本章小结	第100-102页
第五章结论与展望	第102-104页
5.1 本文的工作总结	第102-103页
5.2 下一步工作展望	第103-104页
致谢	第104-105页
参考文献	第105-115页
攻读博士学位期间取得的成果	第115-116页

本篇论文共116页，点击这进入下载页面。

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