动量VLBP神经网络在缺陷接地电路中的应用

采用一种改进的人工神经网络反向传播算法(BP算法),将动量方法和可变学习速度的BP算法(VLBP算法)结合,并且在每个样本点更新权值和偏置值,这种算法称为动量VLBP算法。用C语言实现该算法,并将其运用到对一种新型组合式非周期性缺陷接地结构(CNPDGS)低通滤波器的神经网络建模之中。以CNPDGS的结构尺寸和频率为输入样本,传输系数参数为输出样本,建模成功后,在样本范围内输入结构尺寸和频率能够很快得出准确的传输系数。结果表明应用动量VLBP算法的神经网络相对于FDTD分析方法可以节省大量的时间,并且与基本的BP算法相比,可以加速算法收敛、减少训练时间。