| 微波陶瓷测试技术的神经网络实现 |
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| 引用本文： | 王国庆,吴顺华,王伟,李媛,孙萍.微波陶瓷测试技术的神经网络实现[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2005,38(8):735-739. |
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| 作者姓名： | 王国庆 吴顺华 王伟 李媛 孙萍 |
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| 作者单位： | 天津大学电子信息工程学院,先进陶瓷与加工技术教育部重点实验室,天津300072 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2001AA325110）. |
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| 摘 要： | 针对微波陶瓷的开式腔谐振法算法复杂、计算量大、计算速度慢的问题，提出了一种基于神经网络的替代算法．对完全神经网络模型和部分神经网络模型进行了对比，并讨论了网络拓扑结构对在线训练效果、训练时间和离线计算精度的影响．研究表明，采用1-6-6—2结构即单输入双输出的三层部分神经网络模型，计算速度可比传统算法提高1280倍以上，介电常数的计算误差不超过0.03％，品质因数的计算误差不超过0．8％，与传统算法相比，用神经网络实现的算法具有运算量小、速度快等优点，并保持了足够高的计算精度．
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| 关 键 词： | 人工神经网络 回归分析 开式腔谐振法 介电性能 |
| 文章编号： | 0493-2137（2005）08-0735-05 |
| 收稿时间： | 2004-02-24 |
| 修稿时间： | 2004年2月24日 |
Neural Network Realization of the Microwave Ceramics Measurement Technique |
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| Wang GuoQing;Wu ShunHua;Wang Wei;Li Yuan;Sun Ping.Neural Network Realization of the Microwave Ceramics Measurement Technique[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2005,38(8):735-739. |
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| Authors: | Wang GuoQing;Wu ShunHua;Wang Wei;Li Yuan;Sun Ping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial neural network(ANN) regression analysis open resonant cavity method dielectric properties |
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