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本发明涉及一种基于多层神经网络模型结构自适应的微波器件建模方法，属于微波器件建模领域，用于解决基于人工神经网络的微波器件建模中确定最优模型结构的问题。本发明提出一种基于多层神经网络模型结构自适应的微波器件建模方法，通过采用全新的多层神经网络模型结构，结合基于l1正则化的误差函数来训练该神经网络模型，实现了模型隐藏层层数和每个隐藏层中神经元个数的同时调节，最终获得最优的模型结构。本发明方法可以针对不同的微波建模问题，自适应获得不同的最优模型结构，可在实际使用中节省模型开发的时间，具有灵活和高效的优势。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202210097217.3
Filing Date： 2022-01-26
Publication Date： 2022-05-10
Pub. No.： CN114462232A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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