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遗传神经网络在腔体滤波器结构参数优化中的应用

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遗传神经网络在腔体滤波器结构参数优化中的应用

内容简介：在工程实践中，为了减少对腔体滤波器结构参数设计的盲目性和对经验的依赖性，不断提高设计效率，提出了一种基于遗传神经网络的优化设计方法。该方法采用浮点数编码方式和自适应的交叉率、变异率，将改进的遗传算法用来优化BP神经网络的权重，在MATLAB环境下调用HFSS实现腔体滤波器的优化设计。仿真实验表明，该算法能够较精准的预测腔体滤波器的结构参数，可提高设计精度及优化速度。

作者：张淑娥, 王雪, 张勇,

关键词：遗传算法BP神经网络, 结构参数, 优化

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