申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117763272A

主分类号：G06F17/15

分类号：G06F17/15;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于MLP神经网络的耦合微带线结构参数自动求解方法，包括以下步骤：通过仿真得到S参数集文件，读取S参数集文件，计算形成“镜像阻抗‑结构参数”样本对数据集；使用数据集训练MLP神经网络模型；设定目标镜像阻抗值，将目标镜像阻抗值输入训练好的MLP神经网络，输出耦合线结构参数。本发明利用API接口自动实现了模型创建、参数调节和数据导出功能，解决了人工重复性操作耗时费力的问题；同时，借助MATLAB强大的数值计算功能以及MLP神经网络准确的数据拟合功能，可快速提供逼近最优值的非对称及对称耦合微带线结构参数初始值，显著降低了耦合微带线结构参数优化的迭代次数与难度。

主权项：1.一种基于MLP神经网络的耦合微带线结构参数自动求解方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过仿真得到S参数集文件。其中，S参数是一个二维矩阵，其元素表示不同端口之间的信号传输情况，S参数集文件为多个S参数的集合。S2：读取S参数集文件，计算形成“镜像阻抗-结构参数”样本对数据集；S3：使用数据集训练MLP神经网络模型；S4：设定目标镜像阻抗值，将目标镜像阻抗值输入训练好的MLP神经网络，输出耦合线结构参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 一种基于MLP神经网络的耦合微带线结构参数自动求解方法

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