一种基于神经网络用于S参数高频拓展的数据驱动方法

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一种基于神经网络用于S参数高频拓展的数据驱动方法
申请号:CN202511087298
申请日期:2025-08-05
公开号:CN120892817A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明属于测量技术领域,具体涉及一种基于神经网络用于S参数高频拓展的数据驱动方法。该方法包括以下步骤:(1)通过数值模拟的方法仿真得到待测微波器件的低频S参数和高频S参数作为数据集;(2)将获得的数据集划分为训练集、验证集和测试集,将低频S参数数据作为网络的输入,高频S参数数据作为网络的输出,并用训练集训练训练神经网络;(3)利用训练好的神经网络,对待测微波器件进行测试。本发明是将收集的数据集用神经网络来建立低频S参数数据与高频S参数数据间函数关系,从而以低频矢量网络分析仪测得的S参数数据得到高频S参数数据。本发明提出的方法实现灵活,适用性强。
技术关键词
数据驱动方法 微波器件 参数 训练神经网络 训练集 矢量网络分析仪 光学器件 数值 关系