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基于核机器学习的腔体滤波器辅助调试
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN713[电子电信—电路与系统]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学电子装备结构设计教育部重点实验室,陕西西安710071, [2]西安电子科技大学天线与微波技术国家重点实验室,陕西西安710071, [3]西南电子技术研究所,四川成都610036
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展规划(No.61358); 国家自然科学基金资助(No.50475171 10433020)
中文摘要:

研究了一种基于核机器学习的腔体滤波器辅助调试方法.该方法根据工程中的调试经验数据,首先使用核机器学习算法建立了螺栓调整量和滤波器电性能之间的影响关系模型.然后应用此模型,使用优化技术构建了滤波器的辅助调整方法.实际滤波器的实验结果表明了该方法的有效性.该方法比较适用于工程中批量生产的腔体滤波器的辅助调试.

英文摘要:

A computer-aided tuning method based on machine learning is proposed in the paper.In the method,an effect model that reveals the relationships between the tunable screws and filter electrical performance is firstly developed by using a kernel algorithm,according to the data sets from tuning experience of technician.Then,a tuning procedure of filters is constructed by using the developed machine learning model.Finally,some experiments are carried out,and the experimental results confirm the effectiveness of the method.The approach is particularly suited to the computer-aided tuning of volume-producing filters.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611