[发明专利]一种基于循环神经网络的电磁干扰滤波器设计方法有效
| 申请号： | 202010485240.0 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111639471B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 陈恒林;陆德政;叶世泽 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/373 | 分类号： | G06F30/373;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络的电磁干扰滤波器设计方法，该方法能够实现电磁干扰滤波器的快速建模，并基于此模型实现电磁干扰滤波器的快速设计。相比于传统建模方法，本发明建模方法使用了全连接神经网络对电磁干扰滤波器中的元器件进行编码，使得元器件之间的相互耦合能够通过神经网络的训练自动学习。因此，本发明避免了对复杂的元器件之间相互耦合效应进行人为分析，同时运用循环神经网络将滤波器的拓扑信息包含在所建立的模型中，从而实现对滤波器插入损耗的快速准确建模，此外本发明结合具体电磁干扰要求标准以及网格搜索算法可以实现对滤波器的快速优化设计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 电磁 干扰 滤波器 设计 方法 | ||
【主权项】：
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