[发明专利]一种基于深度学习的微波电路物理尺寸估算方法有效
| 申请号： | 202011000929.6 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112149351B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李光宇;王小龙;王帅;卓仲畅 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/367;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人： | 刘小娇 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的微波电路物理尺寸估算方法，包括：步骤一、采集多组微波电路的S参数和所述多组微波电路参数的物理尺寸，作为初始数据集，并根据所述初始数据集构建训练样本集；步骤二、根据所述训练样本集对卷积神经网络模型进行训练，得到微波电路尺寸估算神经网络模型；步骤三、采集目标微波电路的S参数作为输入参数，输入所述微波电路尺寸估算神经网络模型，得到所述目标微波电路的物理尺寸。本发明提供的基于深度学习的微波电路物理尺寸估算方法，自动化程度高且估算准确率高，能够有效减少微波电路物理尺寸参数估算的中间环节和人工干预，应用成本和复杂程度，有效提高微波电路物理尺寸参数估算的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 微波 电路 物理 尺寸 估算 方法 | ||
【主权项】：
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