神经网络在微波电路计算机辅助设计中的应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文主要结构 | 第14-15页 |
| 第2章 微波电路CAD关键技术分析 | 第15-20页 |
| ·微波电路CAD | 第15-16页 |
| ·微波电路CAD技术简介 | 第15-16页 |
| ·微波电路CAD的特点 | 第16页 |
| ·微波电路设计方案研究 | 第16-20页 |
| ·对传统设计方法的分析 | 第16-18页 |
| ·神经网络建模法 | 第18-19页 |
| ·现有的神经网络工具分析 | 第19-20页 |
| 第3章 微波电路中神经网络模型的建立 | 第20-34页 |
| ·神经网络原理分析 | 第20-23页 |
| ·神经元 | 第20-21页 |
| ·神经网络的基本结构及描述 | 第21-23页 |
| ·微波电路中神经网络模型的建立及建模工具的实现 | 第23-31页 |
| ·问题描述 | 第23-24页 |
| ·建模过程 | 第24-26页 |
| ·开发建模工具ANNMod平台的选择 | 第26-27页 |
| ·建模工具ANNMod的设计 | 第27-28页 |
| ·主要模块的实现 | 第28-31页 |
| ·与MATLAB神经网络工具箱的实验结果对比 | 第31-34页 |
| 第4章 ANN应用于微波电路的算法设计 | 第34-48页 |
| ·数据预处理 | 第34-37页 |
| ·预处理方法理论 | 第34-35页 |
| ·本文中的预处理方法 | 第35-36页 |
| ·算法结果对比 | 第36-37页 |
| ·附加动量及改进变步长学习的BP网络 | 第37-42页 |
| ·算法描述 | 第38-41页 |
| ·BP算法对FET的I-V曲线仿真结果 | 第41-42页 |
| ·对RBF算法的改进 | 第42-46页 |
| ·RBF基本算法的描述 | 第42页 |
| ·聚类算法 | 第42-43页 |
| ·改进宽度及速率调整用于RBF | 第43-44页 |
| ·算法结果对比 | 第44-46页 |
| ·动态的RBF | 第46-48页 |
| 第5章 电路仿真、测试及结果 | 第48-65页 |
| ·实验环境说明 | 第48-49页 |
| ·实验数据说明 | 第49-51页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第51-65页 |
| ·建立FET的I-V模型 | 第51-55页 |
| ·马刺线传输特性仿真 | 第55-59页 |
| ·开环谐振带通滤波器的仿真 | 第59-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
