動量VLBP神經網絡在缺陷接地電路中的應用

動量VLBP神經網絡在缺陷接地電路中的應用

采用一種改進的人工神經網絡反向傳播算法(BP算法),將動量方法和可變學習速度的BP算法(VLBP算法)結合,并且在每個樣本點更新權值和偏置值,這種算法稱為動量VLBP算法.用C語言實現該算法,并將其運用到對一種新型組合式非周期性缺陷接地結構(CNPDGS)低通濾波器的神經網絡建模之中.以CNPDGS的結構尺寸和頻率為輸入樣本,傳輸系數參數為輸出樣本,建模成功后,在樣本范圍內輸入結構尺寸和頻率能夠很快得出準確的傳輸系數.結果表明應用動量VLBP算法的神經網絡相對于FDTD分析方法可以節省大量的時間,并且與基本的BP算法相比,可以加速算法收斂、減少訓練時間.

作 者： 呂英 王安國 馬寧 L(U) Ying WANG An-guo MA Ning   作者單位： 天津大學電子信息工程學院,天津,300072  刊 名： 微波學報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF MICROWAVES  年，卷(期)： 2007 23(6)  分類號： O4  關鍵詞： 神經網絡   反向傳播算法   組合式非周期性缺陷接地結構   動量VLBP  

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