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利用智能方法进行LTCC电路的建模与优化
1
作者
滕林
谢诗文
丁晓鸿
《电子工艺技术》
2006年第6期311-317,共7页
建模分析和优化综合是目前叠层LTCC滤波器设计的关键。建模方法一直是LTCC电路计算机辅助设计技术的主要瓶颈。利用智能方法对叠层LTCC滤波器的建模与优化的现状进行分析和讨论,即人工神经网络(ANN)、基因算法(GA)、遗传神经网络、神经...
建模分析和优化综合是目前叠层LTCC滤波器设计的关键。建模方法一直是LTCC电路计算机辅助设计技术的主要瓶颈。利用智能方法对叠层LTCC滤波器的建模与优化的现状进行分析和讨论,即人工神经网络(ANN)、基因算法(GA)、遗传神经网络、神经网络空间映射(NSM)和知识自动模型生成(KAMG)等几种主要方法。并对以后的研究方向和发展趋势作了预测性阐述。
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关键词
人工神经网络(ANN)
部分元件等效电路(PEEC)
知识型神经网络(KBNN)
神经网
络空间映射(NSM)
先验知识注入(
pki
)
基因算法(GA)
知识自动模型生成(KAMG)
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职称材料
题名
利用智能方法进行LTCC电路的建模与优化
1
作者
滕林
谢诗文
丁晓鸿
机构
深圳振华富电子有限公司
出处
《电子工艺技术》
2006年第6期311-317,共7页
文摘
建模分析和优化综合是目前叠层LTCC滤波器设计的关键。建模方法一直是LTCC电路计算机辅助设计技术的主要瓶颈。利用智能方法对叠层LTCC滤波器的建模与优化的现状进行分析和讨论,即人工神经网络(ANN)、基因算法(GA)、遗传神经网络、神经网络空间映射(NSM)和知识自动模型生成(KAMG)等几种主要方法。并对以后的研究方向和发展趋势作了预测性阐述。
关键词
人工神经网络(ANN)
部分元件等效电路(PEEC)
知识型神经网络(KBNN)
神经网
络空间映射(NSM)
先验知识注入(
pki
)
基因算法(GA)
知识自动模型生成(KAMG)
Keywords
Artificial
neural
networks
( ANN )
Partial element equivalent circuit Algorithms (GA)
neural
Space Mapping ( NSM )
knowledge - based neural networks knowledge input( pki)
knowledge
-
based
automatic model generation(KAMG)
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用智能方法进行LTCC电路的建模与优化
滕林
谢诗文
丁晓鸿
《电子工艺技术》
2006
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