微波陶瓷测试技术的神经网络实现

针对微波陶瓷的开式腔谐振法算法复杂、计算量大、计算速度慢的问题,提出了一种基于神经网络的替代算法.对完全神经网络模型和部分神经网络模型进行了对比,并讨论了网络拓扑结构对在线训练效果、训练时间和离线计算精度的影响.研究表明,采用1-6-6-2结构即单输入双输出的三层部分神经网络模型,计算速度可比传统算法提高1280倍以上,介电常数的计算误差不超过0.030/0,品质因数的计算误差不超过0.80/0.与传统算法相比,用神经网络实现的算法具有运算量小、速度快等优点,并保持了足够高的计算精度.