强激光与粒子束

北大核心,CA,INSPEC,JST,CSCD

国内刊号:51-1311/O4

国际刊号:1001-4322

强激光与粒子束杂志2019年第8期:基于机器学习的开孔加载金属腔电磁屏蔽效能评估

发布日期:

作者:刘筝阳, 闫丽萍, 赵翔,

关键词:加载金属腔, 屏蔽效能, 随机森林, 机器学习,

利用全波分析方法计算了不同电路板加载、不同孔缝和尺寸的开孔金属腔在0!5GHz范围内的屏蔽效能(SE), 获得共计5250个样本。进而利用机器学习中的随机森林回归算法, 对其中4200个样本数据进行训练, 获得了可以根据开孔腔物理尺寸、加载物材料及电磁特性和位置、频率等共计16个输入参数快速评估开孔加载金属腔屏蔽效能的机器学习模型。利用其余的1050个样本进行模型验证, 结果表明该模型可以快速准确地计算加载腔的电磁屏蔽效能。该模型具有随时根据样本量增加不断训练提高其普适性的特点, 可为实际工程中加载开孔腔的屏蔽设计及SE评估提供高效途径。

来源:2019年第8期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

查看强激光与粒子束杂志2019年第8期

联系我们

  • 地址:四川绵阳科学城科技信息中心
  • 电话:0816-2485753
  • E-mail:h hplpb@caep.cn n

咨询工作人员