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基于知识神经网络的微波器件设计研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 课题的研究背景及意义第13-14页
    1.2 课题的国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 知识神经网络研究概况第14-15页
        1.2.2 微波滤波器领域的研究概况第15-16页
        1.2.3 EBG结构的研究概况第16页
        1.2.4 微带天线的研究概况第16-17页
    1.3 课题研究内容及主要章节安排第17-19页
第2章 知识人工神经网络第19-29页
    2.1 人工神经网络第19-23页
    2.2 知识神经网络第23-24页
        2.2.1 差值模型第23-24页
        2.2.2 先验知识注入模型第24页
        2.2.3 知识基神经网络模型第24页
    2.3 相关知识第24-28页
        2.3.1 正交试验设计法第24-26页
        2.3.2 粒子群优化算法第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于ADS的知识神经网络在滤波器中的应用第29-49页
    3.1 基于ADS的知识神经网络第29-33页
        3.1.1 ADS仿真软件第29-30页
        3.1.2 基于ADS的知识神经网络第30-33页
    3.2 高低阻抗低通滤波器的建模与优化设计第33-38页
        3.2.1 高低阻抗低通滤波器第33-34页
        3.2.2 高低阻抗低通滤波器的建模第34-36页
        3.2.3 高低阻抗低通滤波器的优化第36-38页
    3.3 微带带阻滤波器的建模与优化设计第38-42页
        3.3.1 微带带阻滤波器第38-39页
        3.3.2 微带带阻滤波器的建模第39-41页
        3.3.3 微带带阻滤波器的优化第41-42页
    3.4 微带发卡带通滤波器的建模与优化设计第42-47页
        3.4.1 微带发卡带通滤波器第42-44页
        3.4.2 微带发卡带通滤波器的建模第44-46页
        3.4.3 微带发卡带通滤波器的优化第46-47页
    3.5 本章小结第47-49页
第4章 基于粗网格的知识神经网络在EBG中的应用第49-63页
    4.1 基于HFSS粗网格的知识神经网络第49页
    4.2 高低阻抗低通滤波器的建模与优化设计第49-52页
        4.2.1 高低阻抗低通滤波器建模结果第50-52页
        4.2.2 高低阻抗低通滤波器的优化第52页
    4.3 双层渐变紧凑型EBG结构的建模与优化设计第52-57页
        4.3.1 双层渐变紧凑型EBG结构第52-54页
        4.3.2 双层渐变紧凑型EBG结构的建模第54-55页
        4.3.3 双层渐变紧凑型EBG的优化第55-57页
    4.4 双层蝶型EBG结构的建模与优化设计第57-61页
        4.4.1 双层蝶型EBG结构第57-58页
        4.4.2 双层蝶型EBG结构的建模第58-60页
        4.4.3 双层蝶型EBG结构的优化第60-61页
    4.5 本章小结第61-63页
第5章 基于高斯过程的知识神经网络在微带天线中的应用第63-73页
    5.1 基于高斯过程的知识神经网络第63-65页
        5.1.1 高斯过程第63-64页
        5.1.2 基于高斯过程的知识神经网络模型第64-65页
    5.2 微带准八木天线的建模与优化设计第65-68页
        5.2.1 微带准八木天线第65-66页
        5.2.2 微带准八木天线的建模第66-67页
        5.2.3 微带准八木天线的优化第67-68页
    5.3 超宽带平面单极子天线的建模与优化设计第68-72页
        5.3.1 超宽带平面单极子天线第68-70页
        5.3.2 超宽带平面单极子天线的建模第70页
        5.3.3 超宽带平面单极子天线的优化第70-72页
    5.4 本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-81页
攻读硕士期间发表的学术论文第81-83页
攻读硕士期间获得的奖励第83-85页
致谢第85页

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