一种机器学习辅助的天线参数与拓扑结构混合优化的方法

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一种机器学习辅助的天线参数与拓扑结构混合优化的方法
申请号:CN202510840802
申请日期:2025-06-23
公开号:CN120337803A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明属于天线优化技术领域,公开了一种机器学习辅助的天线参数与拓扑结构混合优化的方法,包括:步骤1、将待优化的天线参数进行二进制编码,并将编码后的天线参数与拓扑结构所对应的二进制向量相结合,组合成新的混合二进制向量;步骤2、基于步骤1设定的混合二进制向量,生成数据集;步骤3、引入主成分分析简化模型训练过程,结合优化算法得到优化后的混合二进制向量;步骤4、电磁仿真验证;步骤5、判断优化过程是否满足终止条件,若满足,则输出此时的优化结果;若不满足,则更新数据集,返回步骤3。本申请可同时优化天线参数与天线拓扑结构,本申请同时依然采用机器学习进行辅助优化,优化效率有了一定的提升,获得更好的优化结果。
技术关键词
机器学习辅助 多层感知机 参数 天线优化技术 拓扑结构编码 电磁仿真 主成分分析方法 仿真软件 生成数据集 变量 矩阵 方形 算法 元素 非线性