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基于神经网络的微波电磁场计算问题的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-14页
   ·本课题研究的目的及意义第8-9页
   ·微波电磁场正演的研究现状及方法第9-11页
   ·微波电磁场反演的研究现状及方法第11-13页
   ·本文研究的主要内容与结构安排第13-14页
2 微波电磁场计算方法与神经网络技术第14-30页
   ·微波电磁场计算方法概述第14-15页
   ·当前计算电磁学中的几种典型方法第15-16页
   ·电磁场的非齐次边值问题第16-21页
     ·电磁场的非齐次边值问题原理第16-19页
     ·多波导耦合的矩形谐振腔电场的求解原理第19-21页
   ·人工神经网络概述第21-23页
   ·人工神经网络拓扑结构第23-30页
     ·人工神经网络拓扑结构概述第23-25页
     ·误差反向传播网络(BPNN)模型与结构第25-27页
     ·径向基函数网络(RBFNN)模型与结构第27-30页
3 微波电磁场正向数值计算的神经网络方法第30-44页
   ·引言第30页
   ·多波导耦合矩形谐振腔电场的计算实例第30-32页
   ·多波导耦合矩形谐振腔内电场求解的神经网络结构设计第32-39页
     ·BP网络模型的设计第32-35页
     ·网络训练与检验以及实验结果分析第35-39页
   ·基于空间插值的网络结构模型的矩形谐振腔内电场的求解方法第39-44页
     ·空间插值方法概述第39页
     ·空间插值网络结构的设计第39-41页
     ·空间插值网络在求解谐振腔内电场中的应用与实验结果分析第41-44页
4 微波电磁场激励源反演问题的神经网络方法第44-52页
   ·引言第44页
   ·多波导耦合的矩形谐振腔激励源反演问题的模型第44-45页
   ·基于BP网络的激励源反演问题的求解第45-48页
     ·改进的BP算法网络模型第45-47页
     ·网络的训练与检验以及实验结果分析第47-48页
   ·径向基函数网络用于激励源反演问题的计算第48-52页
     ·径向基函数网络模型的设计第48-50页
     ·网络的训练与检验以及实验结果分析第50-52页
5 结论第52-54页
参考文献第54-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第57-58页
致谢第58-59页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第59页

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