基于神经网络的宽带阻抗变换器优化技术

提出了利用神经网络研究微波电路优化技术这样一种新的设计方法。采用神经网 络中经典的BP学习算法设计出宽带三阶阶梯阻抗变换器,同时为了克服神经网络对复数训 练无法降低误差的缺点,巧妙地运用了将负载阻抗变换到波腹点处使阻抗为实数,训练得到最 佳结果后再变回到负载阻抗位置这一方法,最后通过对定宽度,定长度,λ/4三种阻抗变换器 的比较,证明BP学习算法设计出的定长度三阶阶梯阻抗变换器的优越性能。

基于嫁接遗传算法的微波电路优化技术

嫁接种群向进化种群添加个体的多样信息,避免了基本遗传算法的过早收敛。同时嫁接种群指导进化方向,加快了收敛速度。另一方面交叉矩阵使适值高的个体以低概率交叉,在一定程度上改善了算法的收敛性。最后用四种优化方法设计宽带阶梯阻抗变换器,结果表明基于嫁接遗传算法的微波电路优化设计具有高效性和精确性。