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微波神经网络技术研究

第一章 绪论第8-14页
    1.1 神经网络的发展与应用第8-10页
    1.2 神经网络在微波CAD领域中的应用及其意义第10-12页
    1.3 国内外研究现状第12页
    1.4 本文的主要工作和创新点第12-14页
第二章 神经元模型和神经网络结构第14-47页
    2.1 神经元模型第14-16页
    2.2 网络结构及其符号表示第16-18页
    2.3 常用神经网络和学习算法第18-34页
        2.3.1 前向神经网络第19-32页
        2.3.2 递归网络第32-33页
        2.3.3 遗传算法第33-34页
    2.4 神经网络模型的改进第34-39页
        2.4.1 GA与MLP组成的混合神经网络第34-35页
        2.4.2 GRNN网络的改进第35-36页
        2.4.3 复杂网络的分解第36-38页
        2.4.4 改进遗传算法第38-39页
    2.5 神经网络工具箱的建立第39-46页
        2.5.1 神经网络的统一描述第39-41页
        2.5.2 建模时应注意的问题第41-43页
        2.5.3 微波神经网络数据库第43-44页
        2.5.4 微波神经网络工具箱第44-46页
    2.6 小结第46-47页
第三章 微波传输线设计与仿真第47-76页
    3.1 带状线第47-52页
        3.1.1 传统带状线分析方法第47-48页
        3.1.2 自适应RBF神经网络第48-52页
    3.2 耦合带状线第52-61页
        3.2.1 侧边耦合带状线第52-54页
        3.2.2 宽边耦合带状线第54-57页
        3.2.3 宽边耦合垂直带状线第57-59页
        3.2.4 偏置平行耦合带状线第59-61页
    3.3 标准微带线第61-63页
    3.4 悬置微带线第63-65页
    3.5 倒置微带线第65-66页
    3.6 槽线第66-67页
    3.7 耦合微带线第67-68页
    3.8 共面波导第68-70页
    3.9 共面带状线第70-71页
    3.10 具有接地板的对称共面波导第71-72页
    3.11 使用GA算法进行微波传输线的综合第72-74页
    3.12 小结第74-76页
第四章 微波无源元件第76-92页
    4.1 微波滤波器第76-86页
        4.1.1 低通原型滤波器第76-80页
        4.1.2 低通滤波器的微波电路实现第80-83页
        4.1.3 高通滤波器的设计第83-85页
        4.1.4 半波长侧边耦合带通滤波器的设计第85-86页
    4.2 阻抗变换器第86-89页
    4.3 定向耦合器第89-92页
第五章 有源元件建模第92-101页
    5.1 直接建模法第92-96页
        5.1.1 基于神经网络的MESFET直流模型第92-93页
        5.1.2 三极管小信号神经网络模型第93-95页
        5.1.3 MESFET大信号神经网络模型第95-96页
    5.2 间接建模法第96-99页
    5.3 小结第99-101页
第六章 神经网络的异化与混合神经网络第101-118页
    6.1 异化神经网络第101-105页
        6.1.1 新型的传输函数第101页
        6.1.2 新型的网络结构和训练算法第101-102页
        6.1.3 4H-SiC射频功率MESFET大信号直流模型第102-105页
    6.2 源差分法第105-107页
    6.3 源差分法的变形第107-114页
        6.3.1 知识预处理模型第107-109页
        6.3.2 知识后处理模型第109-114页
    6.4 混合神经网络第114-117页
    6.5 小结第117-118页
第七章 单片微波集成电路(MMIC)设计第118-130页
    7.1 应用微波神经网络工具箱分析MMIC的特性第118-120页
    7.2 使用等效电路模型对MMIC进行设计和优化第120-128页
    7.3 神经网络在MMIC设计领域的其它应用第128-130页
结束语第130-131页
参考文献第131-140页
发表论文和参加科研情况第140-141页
致谢第141页

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