10.3969/j.issn.1000-386x.2018.10.042
超宽带滤波器的稀疏贝叶斯正则化逆向神经网络建模
针对射频器件建模中使用直接逆向神经网络精度较低,BP逆向神经网络泛化能力较差的问题,提出一种性能函数为贝叶斯L1/2范数的逆向神经网络建模方法.贝叶斯方法调整网络权系数避免过拟合现象,使模型输出更加平滑;增加L1/2范数扩充输入向量,使网络结构稀疏化且泛化能力更强.应用于超宽带滤波器谐振器逆向建模中,根据陷波频率处插入损耗值,求解对应的长度和宽度.结果 表明:该方法与BP逆向建模方法相比,求得的长度、宽度和频率相对误差分别减小81.4％、99.8％、48.9％,网络运行时间减少16.3％,不存在多解问题,建模效率更高.
神经网络、逆向建模、贝叶斯、L1/2范数、超宽带滤波器
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目61372058;辽宁省教育厅重点实验室项目LJZS007;辽宁省教育厅科学研究一般项目L2015209
2019-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
232-237
