公开(公告)号：CN113378870A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202010161704.2

申请日：2020-03-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陆音 ,  冯恩 ,  杨楚瀛 ,  李滔森 ,  朱洪波

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络预测印刷电路板辐射源分布的方法和装置，包括在PCB上方设定位置处设置平行水平探头来扫描选定频率运行的PCB，获得各个选定点的磁场强度值，构成各工作频率下的磁场强度矩阵；确定各磁场强度矩阵中的异常值和非异常值以及非异常值的位置，对各频率磁场强度矩阵中的数据进行修正并遍历所有频率，确定与所有选定频率相关的全频率磁场强度矩阵；对全频率磁场强度矩阵进行归一化后输入到预先训练完成的自组织映射神经网络模型，对自组织映射神经网络模型的输出结果进行聚类，获得印刷电路板辐射源分布情况。本发明分析PCB在不同工作频率下产生的异常值，并对这些异常值进行聚类来检测PCB上的辐射源分布情况。

公开(公告)号：CN113378870B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202010161704.2

申请日：2020-03-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陆音 ,  冯恩 ,  杨楚瀛 ,  李滔森 ,  朱洪波

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络预测印刷电路板辐射源分布的方法和装置，包括在PCB上方设定位置处设置平行水平探头来扫描选定频率运行的PCB，获得各个选定点的磁场强度值，构成各工作频率下的磁场强度矩阵；确定各磁场强度矩阵中的异常值和非异常值以及非异常值的位置，对各频率磁场强度矩阵中的数据进行修正并遍历所有频率，确定与所有选定频率相关的全频率磁场强度矩阵；对全频率磁场强度矩阵进行归一化后输入到预先训练完成的自组织映射神经网络模型，对自组织映射神经网络模型的输出结果进行聚类，获得印刷电路板辐射源分布情况。本发明分析PCB在不同工作频率下产生的异常值，并对这些异常值进行聚类来检测PCB上的辐射源分布情况。