专利名称：一种基于ALO-LMBP神经网络的双陷波特性超宽
带天线逆向建模研究方法
专利类型：发明专利
发明人：南敬昌,曹馨元,高明明,张沛泓,杜晶晶申请号：CN202011076764.0申请日：20201010公开号：CN112149360A公开日：20201229
摘要：本发明公开了一种基于ALO‑LMBP神经网络的双陷波特性超宽带天线逆向建模研究方法，主要步骤包括：提取训练集数据；运用蚁狮算法训练LMBP正向模型，优化权值和阈值并保存；保持权值阈值不变，在建立好的正向模型中输入结构参量，运行得到输出电参量；计算输出参量与目标参量之间的评价函数F；利用逆向迭代算法更新输入参量。将本发明的ALO‑LMBP神经网络逆向建模方法应用到小型化的双陷波特性的超宽带天线中，在已知天线的回波损耗S11和电压驻波比VSWR的情况下，可以简化设计过程。该方法提高网络稳定性和泛化能力，还缩短了网络运行时间。
申请人：辽宁工程技术大学
地址：123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号
国籍：CN
代理机构：北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙)
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