| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 研究的环境 | 第10-11页 |
| 1.3.1 神经网络训练环境 | 第10页 |
| 1.3.2 电路仿真和三维电磁仿真 | 第10-11页 |
| 1.4 研究内容及结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 电路优化基础 | 第12-21页 |
| 2.1 电路优化基础 | 第12-17页 |
| 2.1.1 物理系统 | 第12页 |
| 2.1.2 仿真模型 | 第12-14页 |
| 2.1.3 设计规格和误差函数 | 第14-16页 |
| 2.1.4 优化变量和目标函数 | 第16页 |
| 2.1.5 lp 笵数 | 第16页 |
| 2.1.6 单边和广义 lp 函数 | 第16-17页 |
| 2.1.7 可接受区域 | 第17页 |
| 2.2 单一电路优化 | 第17-18页 |
| 2.3 基于梯度的优化方法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 lp优化算法 | 第18页 |
| 2.3.2 使用置信区域的高斯牛顿优化算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 拟牛顿优化方法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 共轭梯度优化方法 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 空间映射优化法 | 第21-30页 |
| 3.1 空间映射 | 第21-22页 |
| 3.2 神经网络空间映射 | 第22-24页 |
| 3.2.1 空间映射神经网络模型（SMN） | 第22-23页 |
| 3.2.2 频率依赖空间映射神经网络模型（FDSMN） | 第23-24页 |
| 3.2.3 频率空间映射神经网络模型（FSMN） | 第24页 |
| 3.3 空间映射优化技术 | 第24-26页 |
| 3.4 神经网络空间映射优化技术 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 粗细网格空间映射电磁优化法 | 第30-40页 |
| 4.1 原始电路优化的公式 | 第30页 |
| 4.2 粗细网格空间映射优化法 | 第30-34页 |
| 4.2.1 粗模型和细模型 | 第30-32页 |
| 4.2.2 粗细网格空间映射实施步骤 | 第32-34页 |
| 4.3 例子及详细实施过程 | 第34-39页 |
| 4.3.1 高温超导微带线带通滤波器 | 第34-37页 |
| 4.3.2 两节微带线低通椭圆滤波器 | 第37-39页 |
| 4.3.3 讨论 | 第39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于知识的粗细网格空间映射电磁优化法 | 第40-47页 |
| 5.1 电磁优化问题 | 第40页 |
| 5.2 基于知识的粗细网格空间映射电磁优化法 | 第40-43页 |
| 5.2.1 包含粗网格仿真和导数的替代模型 | 第40-41页 |
| 5.2.2 包含粗网格电磁仿真和导数的空间映射优化法 | 第41-43页 |
| 5.3 例子 | 第43-46页 |
| 5.3.1 微带线带阻滤波器 | 第43-45页 |
| 5.3.2 两节微带线低通椭圆滤波器 | 第45-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 并行空间映射电磁优化法 | 第47-57页 |
| 6.1 空间映射技术的简单总结 | 第47-48页 |
| 6.2 并行空间映射优化法 | 第48-51页 |
| 6.2.1 多点训练的替代模型 | 第48-49页 |
| 6.2.2 并行计算 | 第49页 |
| 6.2.3 并行空间映射优化算法 | 第49-51页 |
| 6.3 例子 | 第51-55页 |
| 6.3.1 微带线带阻滤波器 | 第51-54页 |
| 6.3.2 微带线带通滤波器 | 第54-55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第七章 总结 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |