知识型神经网络的射频/微波器件建模方法

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

知识型神经网络的射频/微波器件建模方法

田毅贞, 张齐军

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2011 > 40(6): 815-824

田毅贞, 张齐军. 知识型神经网络的射频/微波器件建模方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

引用本文:

田毅贞, 张齐军. 知识型神经网络的射频/微波器件建模方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

TIAN Yi-zhen, ZHANG Qi-jun. Knowledge-Based Neural Networks for Modeling of Radio-Frequency/Microwave Components[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

Citation:

TIAN Yi-zhen, ZHANG Qi-jun. Knowledge-Based Neural Networks for Modeling of Radio-Frequency/Microwave Components[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

知识型神经网络的射频/微波器件建模方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

田毅贞¹,
张齐军^1,2

1.
天津大学电子信息工程学院天津南开区 300072;
2.
卡尔顿大学电子工程系加拿大渥太华 K1S 5B6

基金项目:

天津市科技支撑计划(10ZCKFGX01500)

作者简介:
田毅贞(1986-),女,硕士,主要从事神经网络建模及集成电路器件可靠性等方面的研究.

中图分类号: TN60

Knowledge-Based Neural Networks for Modeling of Radio-Frequency/Microwave Components

TIAN Yi-zhen¹,
ZHANG Qi-jun^1,2

1.
School of Electronic Information Engineering,Tianjin University Nankai Tianjin 300072;
2.
Department of Electronics,Carleton University Ottawa Ontario Canada K1S 5B6

Funds:

Supported by the Tianjin Science and Technology Commission(10ZCKFGX01500)

摘要: 综述了用神经网络对射频与微波电子器件建模的方法,利用知识型的概念将射频或微波电子的等效电路和经验公式与神经网络有机的结合起来。将相关知识附加到神经网络模型的优势进行了论证。通过与无附加知识的传统多层感知器对比,证明了知识型神经网络的可行性。介绍了几种现有电路模型与神经网络结合的方法,如差分法、先于知识输入法及空间映射神经网络法。举例介绍了微波传输线和高电子迁移率晶体管的建模方法及过程,证明了基于知识的神经网络是各种微波器件建模的一种有效方法。
- 知识型 /
- 建模 /
- 神经网络 /
- 射频/微波电子器件
Abstract: An overview of advanced neural network methods for modeling radio-frequency (RF) and microwave electronic devices is presented. Knowledge-based engineering concept is utilized where the knowledge of RF/microwave electronics in the form of equivalent circuits and empirical formulas is combined with neural networks. Advantages of adding knowledge on the performance of the neural models in terms of generalization ability versus different sizes of training data through a knowledge based neural network (KBNN) technique are demonstrated and examples of comparisons with conventional MLP (without any knowledge-base) are given. Several methods of combining existing circuit models with neural networks, including the source difference method, the prior knowledge input method, and the space-mapped neural models, are also introduced. Application examples on modeling microwave transmission line and high electron mobility transistor (HEMT) device demonstrate that KBNN is an efficient approach for modeling various types of microwave devices.
- knowledge-based engineering /
- modeling /
- neural networks /
- radio-frequency/microwave electronic devices

[1]	杨旺功, 淮永建, 张福泉. 基于Gabor及深度神经网络的葡萄种子分类 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 131-138. doi: 10.12178/1001-0548.2019164
[2]	唐志贤, 冯钧, 徐曦, 史涯晴. 面向水系河网的建模与索引方法研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 611-616. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.023
[3]	陈光宇, 李婧, 刘楠, 王惟贤, 梁晨宇. 时间约束下k/N(G)机群任务可用度的建模方法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 943-949. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.026
[4]	谭骏, 陈兴蜀, 杜敏, 朱锴. 基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.020
[5]	冯朝胜, 秦志光, 袁丁. 移动P2P网络中的病毒传播建模 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 98-103. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.019
[6]	李斌, 杨中海, 李建清, 黄桃, 胡权, 朱小芳, 金晓林, 胡玉禄, 徐立, 梁献普, 马俊建, 彭维峰, 白春江. 微波管CAD技术进展 . 电子科技大学学报, 2009, 38(6): 897-903. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.06.001
[7]	马建国, 姚明, TAN Cher Ming. 集成电路互连线电迁移建模综述 . 电子科技大学学报, 2009, 38(5): 495-504. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.003
[8]	徐戎, 王文杰, 周四新. 神经网络与领域知识结合的纳税评估预警模型 . 电子科技大学学报, 2009, 38(1): 122-125.
[9]	钱艺, 王沁, 吴巍, 刘金龙. 神经网络并行MIMD处理器的研究及实现 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 904-907.
[10]	陈文宇, 刘井波, 孙世新. 层次分析的神经网络集成方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 432-435.
[11]	袁继敏, 李小玲, 古天祥. 基于时空神经网络增强数字示波器功能的研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 938-941.
[12]	刘贵松, 王晓彬. 采用自适应GHA神经网络的分类器设计 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1241-1244.
[13]	王运, 黄大贵, 杨天文. 开放式数控切割机神经网络误差补偿研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 305-308.
[14]	傅彦, 周俊临, 吴跃. 快速神经网络无损压缩方法研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1245-1248.
[15]	陈科, 许家珆, 程永新. 基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络 . 电子科技大学学报, 2006, 35(5): 804-806,840.
[16]	朱培勇, 孙世新. 具有时滞的Hopfield神经网络的周期解 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 680-683.
[17]	文武, 杨汉生, 徐军, 钟守铭. 随机型细胞神经网络的稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 700-702,716.
[18]	徐军, 钟守铭, 张春凤. 分布时滞Hopfield神经网络稳定性 . 电子科技大学学报, 2004, 33(2): 200-203.
[19]	王定成, 王毅, 钟守铭. 一类神经网络算法的渐近行为 . 电子科技大学学报, 2003, 32(2): 221-224.
[20]	陈中柘. 神经网络定性分析 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 250-254.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 4809
HTML全文浏览量: 207
PDF下载量: 85
被引次数: 0

知识型神经网络的射频/微波器件建模方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

田毅贞¹,
张齐军^1,2

1. 天津大学电子信息工程学院天津南开区 300072;

2. 卡尔顿大学电子工程系加拿大渥太华 K1S 5B6

基金项目:

天津市科技支撑计划(10ZCKFGX01500)

作者简介:
田毅贞(1986-),女,硕士,主要从事神经网络建模及集成电路器件可靠性等方面的研究.

收稿日期: 2011-10-15
刊出日期: 2011-12-15

中图分类号: TN60

关键词:

摘要: 综述了用神经网络对射频与微波电子器件建模的方法,利用知识型的概念将射频或微波电子的等效电路和经验公式与神经网络有机的结合起来。将相关知识附加到神经网络模型的优势进行了论证。通过与无附加知识的传统多层感知器对比,证明了知识型神经网络的可行性。介绍了几种现有电路模型与神经网络结合的方法,如差分法、先于知识输入法及空间映射神经网络法。举例介绍了微波传输线和高电子迁移率晶体管的建模方法及过程,证明了基于知识的神经网络是各种微波器件建模的一种有效方法。

English Abstract

田毅贞, 张齐军. 知识型神经网络的射频/微波器件建模方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

引用本文:

田毅贞, 张齐军. 知识型神经网络的射频/微波器件建模方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

TIAN Yi-zhen, ZHANG Qi-jun. Knowledge-Based Neural Networks for Modeling of Radio-Frequency/Microwave Components[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

Citation:

TIAN Yi-zhen, ZHANG Qi-jun. Knowledge-Based Neural Networks for Modeling of Radio-Frequency/Microwave Components[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发