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- 基于电磁表面单元结构的电源平面及微波传感器设计
- 作者： 张园园 来源： 杭州电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 电磁带隙结构 微波微流体传感器 介电常数 信号完整性 同步开关噪声 电源分配网络
- 描述： 基于电磁表面单元结构的电源平面及微波传感器设计
- 伪随机编码源航空电磁探测的系统辨识优化方法
- 作者： 范天姣 朱凯光 景春阳 彭聪 杨洋 来源： 中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议—全域地球物理探测与智能感知学术研讨会 年份： 2021 文献类型 ： 会议论文 关键词： 系统误差去除 航空电磁 大地脉冲响应 系统辨识 数据处理
- 描述： 伪随机编码源航空电磁探测的系统辨识优化方法
- 基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演
- 作者： 廖晓龙 张志厚 范祥泰 路润琪 姚禹 曹云勇 徐正宣 来源： 中南大学学报(自然科学版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 频率域 深度神经网络 航空电磁 改进粒子群优化算法 反演
- 描述： 传统的梯度反演方法依赖于初始模型选取,且容易陷入局部极小,在一定程度上影响着反演的求解精度和收敛速度,为此,提出一种基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法。首先,通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集;随后,依据样本数据集建立深度神经网络的基本框架,网络的输入为归一化垂直磁场分量,输出为相应地电模型参数;第三,提出一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进,以提高粒子群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状地质模型测试改进粒子群深度神经网络算法、粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法的反演效果,并将此方法运用于实测航空电磁数据反演。研究结果表明:本文提出的改进粒子群神经网络算法充分结合了粒子群优化算法的全局寻优性能和深度神经网络的局部寻优性能,在反演过程中能有效避免反演陷入局部极小,寻找到全局最优解,并能准确地反演出地电模型参数;与粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法相比,本文提出的方法具有更高的求解精度和收敛速度。