典型文献
深度学习架构神经网络对超宽带天线建模优化
文献摘要：
为了加快天线建模优化速度,提出了一种基于深度学习网络架构的新型深度多层感知机(DMLP)网络用于优化超宽带天线,该网络采用阶梯下降形深度全连接层网络,应用Adam优化器自动更新学习率,加快了模型的权值更新.应用drop-out技术对隐含层中的部分神经元进行随机剔除,以防止网络层数过深所导致的过拟合现象的发生.使用DMLP网络对超宽带阶梯形微带单极子天线几何参数进行建模,从天线的8个几何参数中提取特征,对天线的S11值进行预测.实验结果表明,该结构网络与传统多层感知器神经网络、径向基神经网络相比,对S11的预测平均误差分别减小了 118.32％和123.76％,拥有更高的预测准确度,拟合速度也有较大提升,通过实验验证了此网络的可行性.
文献关键词：
光学器件;深度多层感知机;超宽带阶梯形微带单极子天线;Adam优化器
中图分类号：
作者姓名：
南敬昌;杜有益;王明寰;高明明
作者机构：
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105
文献出处：
引用格式：
[1]南敬昌;杜有益;王明寰;高明明-.深度学习架构神经网络对超宽带天线建模优化)[J].激光与光电子学进展,2022(13):352-358
A类：
深度多层感知机,DMLP,超宽带阶梯形微带单极子天线,微带单极子
B类：
深度学习架构,超宽带天线,建模优化,深度学习网络,网络架构,全连接层,Adam,优化器,自动更新,新学,学习率,权值,drop,out,隐含层,分神,防止网络,网络层,层数,过拟合,几何参数,提取特征,S11,多层感知器神经网络,径向基神经网络,平均误差,预测准确度,合速度,光学器件
AB值：
0.251749
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