基于深度卷积神经网络的超材料微带天线拓扑结构性能预测.docx

基于深度卷积神经网络的超材料微带天线拓扑结构性能预测

目录

基于深度卷积神经网络的超材料微带天线拓扑结构性能预测（1）．．3

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

超材料微带天线的基本原理和设计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1超材料的概念及特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2微带天线的工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3超材料微带天线的设计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

深度卷积神经网络及其在信号处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1CNN的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2CNN在网络分类任务中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3CNN在网络信号处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于CNN的超材料微带天线拓扑结构性能预测模型构建．．．．．．．．14

4.1数据集的选择与准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

模型评估与性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2验证集效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

基于深度卷积神经网络的超材料微带天线拓扑结构性能预测（2）．26

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.3研究内容与章节安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

二、深度卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.2常见架构及算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3在工程问题中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

三、超材料微带天线理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1微带天线的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2超材料在天线设计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

四、超材料微带天线拓扑结构建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.1设计参数的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2数据集构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4