求解微波电磁场反问题的神经网络方法(可复制论文).pdf

摘要算量大、需要掌握反问题模型的先验知识等缺点,因此在实际工程中也就无法得到广泛征函数展开的解析法进行相应电磁场问题的正向计算,以期获得精确的网络训练样本数本文最后通过反演实例验证了基于人工神经网络的微波电磁场反问题求解法的有效性。该方法克服了传统方法的计算量大、过程复杂等缺点,而且其求解过程具有通用了用人工神经网络求解微波电磁场反问题的优越性。微波电磁场反问题是微波工程中的一个重要课题,是电磁学反问题中的—个重要分支,是人们渴望深化认识电磁规律的重要体现。当电磁学要深入解决工程上的实际问题时,就必然会遇到各种各样的反问题。然而传统求解微波电磁场反问题的方法都存在计的应用。本文针对传统微波电磁场反问题求解方法的上述缺点,提出了基于人工神经网络的微波电磁场反问题求解法。由于人工神经网络具有自学习、自组织、模拟高度复杂非线性的能力,使用它来求解微波电磁场中的反问题,无需建立相应问题的数学模型,只要有体现该模型问题的输入输出样本数据,网络通过自学习,就可模拟出相应的“计算模型”。而且网络极强的容错能力和良好的鲁棒性,既使个别数据出错,也不会对整个结果产生影响。人工神经网络的这些特点,为其在微波电磁场的优化设计和控制问题中的应用提供了的广阔的前景。本文针对多波导力日载的矩形谐振腔系统激励源的反演问题,采用基于电磁场算子本据和测试样本数据。选取具有二阶收敛速度且无需直接计算目标函数海森矩阵的网络训练算法共轭梯度法、自调节交尺度法铀偻绲氖樟菜俣取⒎乐瓜萑刖植孔钣拧L出了一种快速有效的一维线性搜索方法对学习步长进行寻优处理以保证该训练算法的有效性。性,只要待求解的微波电磁场反问题的数据在已训练样本数据空间的邻域内,该方法都能够精确的计算出结果,这与传统的方法只能求解单一数据形成鲜明的对比,更加体现关键词:电磁场反问题;并矢格林函数;共轭梯度法;变尺度法大连理工大学硕士学位论文
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作者签名:型,堡堑日期:趔坠兰。。皇—独创性说明工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地力。外,沦文巾不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得作者郑重声明:本硕上学位论文是我个人在导师指导卜进行的研究大连理笱Щ蚱渌ノ坏难换蛑な樗褂霉牟牧稀S胛襩尽浚的同,占对本研究所做的员献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。,、
髀微波电磁场反问题的数学模型本课题的提出与意义近期随着微波技术和微波器件的广泛应用,有关微波电磁场优化设计和控制问题的研究在一定程度上引起人们广泛的关注。例如在微波加热方面,人们期望设计的微波加热器具有良好的加热性能;在微波治疗方面,人们希望微波治疗仪能根据提取的生物电位信号判断出病因、病情程度等信息,为进一步正确治疗提供保障;在微波天线设计方面,人们要求天线阵列发射波束具有强方向性、辐射效率高、能消除噪声信号、抑制干扰的特点。我们发现解决上述实际工程问题有一个共同点那就是根据结果寻找原因,或者说根据现象发现本质,按照系统论的观点就是根据输出反演输入,从实现角度看都需要逆向计算。自世纪年代以来,在地球物理、生命科学、材料科学、遥感技术、模式识别、信号枷处理、工业控制乃至经济决策等众多的科学技术领域中,也都提出了此类问题,ǔ剖锢矸次侍狻S捎诖死辔侍庥凶殴惴憾匾5挠τ背景,其理论又具有鲜明的新颖性与挑战性,因而吸引国内外许多科学工作者从事该项本文研究的微波电磁场反问题是属于电磁逆问题的研究领域。它是由“果”反推“园”,即已知或部分已知方程的解反求方程中的未知成分包括激励源和非齐次边界条件。在工程技术各领域中,尤其以待求激励源这样的反问题最常遇到,因为从数学角度看,非齐次边界条件也可以等效为相应的激励源。人们研究微波电磁场反问题主要目的就是期望探索到一个法则,使人类能够利用它对微波器件、微波电路作定量改进,达到进一步优化和控制微波系统的目的。从实际应用角度来看,可以概括的说,研究微波电磁场反问题主要有两种不同的意义。识出其传播介质特性、电磁传播速度等参数,为进一步预测电磁系统的目的服务。ü钊胙芯课⒉ǖ绱懦》次侍猓能够使人们能够通过干预当前的状态或调整某些参数去影响或控制该微波电磁场系统,以使其在未来达到人们所预期的状态。近年来,随着电磁场传统计算方法的不断改进和新方法的提出,促使计算电磁学领域取得突破进展,使它成为电磁学中的一个重要分支。计算电磁学的主要任务就是计算研究,ü钊胙芯课⒉ǖ绱懦》次侍猓芄皇谷嗣橇私獾绱盼锢砉坦サ淖刺虮大连理工大学硕士学位论文
其中肛,∥,占分别是介质磁导率和介电常数,国是激励源相的频率,劣ィ琲∈各种给定边界条件下的麦克斯韦方程组。对于本文所