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物理论坛第51期-博士生开题报告

基于机器学习的电磁问题优化建模研究
院琳 博士生
内容简介:传统的电磁模型往往基于计算机辅助设计方法(Computer aided design,CAD)。当涉及几何参数过多时,往往需要进行重复过程的仿真,需要消耗大量的时间。人工神经网络(简称神经网络,ANN)具有学习和泛化能力,可以通过学习预先提供的电磁响应和几何参数,掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律来推算新的输入数据所对应的输出结果。相比传统电磁模型,神经网络具有快速、准确的特点。因此,神经网络在电磁设计优化领域具有广阔的应用前景。本课题针对现阶段神经网络在电磁领域中面临的问题和局限,主要进行以下几方面研究:基于传递函数—神经网络模型,提出更适用于多参数、高频率的网络结构;基于逆神经网络模型,对天线进行优化设计;基于复杂神经网络结构,在考虑单元耦合效应下,建立阵列天线的网络模型;以新方法对室内环境下TR-UWB通信信道进行建模。
报告人简介:院琳,博士研究生,主要从事领域为神经网络电磁建模、天线理论与设计。博士生导师:杨雪松教授。
报 告 时 间:2018年10月26日09:30
报 告 地 点:科研楼219会议室
   人:邵维 教授
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