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公开(公告)号：CN111460734A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010256969.0
申请日：2020-04-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种结合先进自适应采样和人工神经网络的微波器件自动建模方法，用于解决微波建模过程中训练数据/验证数据的采样问题。本发明提出的增强型自动建模方法(AMG)方法分阶段执行数据采样，该采样过程为一种新型的自适应采样。在数据采样的每一阶段中，AMG不必沿着建模空间的所有维度进行均匀采样，而是识别当前阶段对模型输出行为非线性影响最大的输入维度，然后在输入空间的这个维度上进行采样，生成额外的训练数据。该AMG方法能够自动执行训练/验证数据的自适应采样和神经网络的自动训练，以用最少的数据样本获得用户所需精度的能够代表微波器件行为特征的神经网络模型。
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