人工神经网络在圆孔电磁耦合预测中的应用

"基于人工神经网络的圆孔电磁藕合预测 (2011年) - 四川大学学报(自然科学版), 柏振华, 闰丽萍, 赵翔, 黄卡玛" 这篇2011年的论文主要探讨了使用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）来预测圆孔电磁耦合问题的可行性。电磁耦合在电磁兼容（Electromagnetic Compatibility, EMC）领域是一个关键问题，特别是在电子系统变得越来越复杂的背景下。传统的全波分析和解析方法在处理孔缝电磁耦合时都有其局限性。 人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，能够通过学习和调整权重来解决复杂的问题。作者们以大量的数值计算结果作为训练样本，构建了一个专门用于分析圆孔电磁耦合的神经网络模型。这个模型的独特之处在于，它将圆孔半径的电尺寸作为输入参数，而输出参数则是等效散射面积（Equivalent Scattering Area, ESA）。等效散射面积是衡量电磁能量传播和散射的一个重要指标，对于理解和预测电磁耦合现象至关重要。 在训练过程中，神经网络通过不断迭代和优化，学会了从输入的圆孔电尺寸推断出相应的等效散射面积。经过验证，这个模型能有效地预测不同尺寸圆孔的电磁耦合情况，展现出其在预测问题上的准确性和高效性。因此，这种方法不仅为解决圆孔电磁耦合问题提供了一种新的工具，而且有潜力扩展到更复杂的腔体孔缝电磁耦合分析中。 论文的关键词包括圆孔电磁耦合、人工神经网络以及等效散射面积，表明研究的核心集中在利用神经网络技术解决特定类型的电磁兼容问题。根据中国图书馆分类法，这篇论文被归类在TN911类别，这通常代表的是无线电电子学和通信技术领域。 这篇论文展示了人工神经网络在电磁兼容分析中的潜力，特别是在处理传统方法难以解决的复杂问题上，为未来的研究和工程应用提供了新的思路。