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博碩士論文 etd-0111107-223732 詳細資訊
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論文名稱
Title
結合無限脈衝響應類神經網路與時域有限差分法預測時間訊號
Combination of Infinite Impulse Response Neural Networks and the FDTD Method in Signal Prediction
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
64
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2007-01-09
繳交日期
Date of Submission
2007-01-11
關鍵字
Keywords
時域有限差分、類神經網路、無限脈衝響應類神經網路
artificial neural networks, Infinite Impulse Response Neural Networks, FDTD, Finite-Difference Time Domain, IIRNN, ANN
統計
Statistics
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中文摘要
時域有限差分法 ( Finite-Difference Time-Domain, FDTD )為一套非常有效的全波分析電磁現象的數值方法,由於它的適應性,所以可以解決在各種不同介質中的電磁散射問題,如微波電路、生物組織電磁吸收的問題。

但是使用FDTD法在微波積體電路時,往往需要冗長的計算時間,若所要模擬的結構很複雜,而且又想要得到正確的頻率響應時,則模擬的時間將會過長而顯得效率不彰。因此,在本論文中,吾人介紹一種類神經網路的方法「無限脈衝響應類神經網路」可以增加FDTD法的計算速度,當FDTD模擬一足夠的時間步階時便停止計算,使用FIRNN來預測之後時間步階的訊號,因此可以改善FDTD的模擬效率。
Abstract
The Finite-Difference Time-Domain Method (FDTD) is a very powerful numerical method for the full wave analysis electromagnetic phenomena. Due to its flexibility, it can be used to solve numerous electromagnetic scattering problems on microwave circuits, dielectrics, and electromagnetic absorption in biological tissue at microwave frequencies.

However, it needs so much computation time to simulate microwave integral circuits by applying the FDTD method. If the structure we simulated is complicated and we want to obtain accurate frequency domain scattering parameters, the simulation time will be so much longer that the efficiency of simulation will be bad as well. Therefore, in the thesis, we introduce an artificial neural networks (ANN) method called “Infinite Impulse Response Neural Networks (IIRNN)” can speed up the FDTD simulation time. In order to boost the efficiency of the FDTD simulation time by stopping the simulation after a sufficient number of time steps and using FIRNN as a predictor to predict time series signal.
目次 Table of Contents
目錄
目錄…………………………………………………………………………………………………I
圖表目錄……………………………………………………………………………………………II
第一章 序論…………………………………………………………………………………………1
1. 1 概述……………………………………………………………………………………………1
1. 2 論文大綱………………………………………………………………………………………2
第二章 類神經網路(Artificial Neural Network ,ANN)………………………………………3
2. 1 生物神經系統簡介……………………………………………………………………………4
2.1.1 神經系胞(neuron) …………………………………………………………………………5
2.1.2 神經細胞系統的工作機制 …………………………………………………………………6
2. 2 類神經元(Artificial Neuron)……………………………………………………………6
2. 3 類神經網路…………………………………………………………………………………10
2. 4 類神經網路的學習訓練(training)………………………………………………………12
第三章 無限脈衝響應類神經網路(Infinite Impulse Response Neural Networks,
IIR NN)……………………………………………………………………………………………14
3. 1 動態類神經元………………………………………………………………………………14
3. 2 無限脈衝響應濾波器(IIR filter)………………………………………………………14
3.2.1 IIR filter概述……………………………………………………………………………15
3.2.2 運用IIR filter模擬………………………………………………………………………18
3. 3 無限脈衝響應類神經網路…………………………………………………………………22
3.3.1 倒傳遞學習(The Recursive Back-Propagation Learning) …………………………24
3. 4 類神經網路相關參數探討…………………………………………………………………27
3.4.1 學習率(learning rate) …………………………………………………………………28
3.4.2 機率演算法…………………………………………………………………………………30
3.4.3 慣性項(momentum)…………………………………………………………………………31
第四章 無限脈衝響應類神經網路與時域有限差分法的結合…………………………………34
4. 1 預測簡單波形 ………………………………………………………………………………34
4. 2 Line-fed rectangular microstrip antenna detail …………………………………35
4. 3 封裝蕭基二極體 ……………………………………………………………………………36
4. 4 接收模組 ……………………………………………………………………………………39
第五章 結論………………………………………………………………………………………47
附錄A 三次仿樣曲線(cubic spline)……………………………………………………………48
參考文獻……………………………………………………………………………………………54


圖表目錄
表2.1 類神經網路的發展史………………………………………………………………………4
圖2.1 神經細胞(neuron)…………………………………………………………………………5
圖2.2 人工神經元1 (Artificial Neuron) ……………………………………………………6
圖2.3 人工神經元2 (Artificial Neuron) ……………………………………………………7
圖2.4 步階函數……………………………………………………………………………………8
圖2.5 線性函數……………………………………………………………………………………8
圖2.6 片段線性函數………………………………………………………………………………9
圖2.7 S型函數 ……………………………………………………………………………………9
圖2.8 雙曲正切函數………………………………………………………………………………9
圖2.9 單層前向式網路single-layer feedforward networks………………………………11
圖2.10 多層感知機Multi-Layer Perceptron ,MLP …………………………………………12
圖2.11 Recurrent network ……………………………………………………………………12
表2.2 類神經網路模型 …………………………………………………………………………13
圖3.1 用LTI濾波器當作權值的動態類神經元…………………………………………………14
圖3.2 IIR filter ………………………………………………………………………………15
表3.1 IIR filter 相關參數(一)………………………………………………………………18
圖3.3 一維波傳(sin wave) ……………………………………………………………………19
表3.2 IIR filter 相關參數(二)………………………………………………………………19
圖3.4 一維波傳(gauss wave[1])………………………………………………………………20
圖3.5 一維波傳(gauss wave[2])………………………………………………………………20
圖3.6 Line-fed rectangular microstrip antenna detail ………………………………21
表3.3 Line-fed rectangular microstrip的FDTD模擬空間網格參數………………………21
表3.4 IIR filter 相關參數(三)………………………………………………………………22
圖3.7 Line-fed rectangular microstrip預測………………………………………………22
圖3.8 Multi-Layer Perceptron,MLP…………………………………………………………23
圖3.9 Combined MLP-NN and IIR filter ……………………………………………………23
圖3.10 IIR MLP …………………………………………………………………………………24
圖3.11 學習率與收斂速度之影響………………………………………………………………28
圖3.12 封裝蕭基二極體的時域響應波形………………………………………………………29
圖3.13 不同學習率的收斂圖……………………………………………………………………29
圖3.14 機率演算法(一)…………………………………………………………………………30
圖3.15 機率演算法(二)…………………………………………………………………………31
圖3.16 慣性項(momentum)(一)…………………………………………………………………32
圖3.17 慣性項(momentum)(二)…………………………………………………………………32
圖3.18 慣性項(momentum)(三)…………………………………………………………………33
圖4.1 衰減正弦波預測 …………………………………………………………………………34
表4.1 類神經網路參數(一) ……………………………………………………………………35
圖4.2 Line-fed rectangular microstrip預測………………………………………………35
表4.2 類神經網路參數(二) ……………………………………………………………………36
圖4.3 S參數的比較………………………………………………………………………………36
圖4.4 串接二極體之測試圖 ……………………………………………………………………37
圖4.5 串接二極體之測試圖(等效電路) ………………………………………………………37
圖4.6 HP HSMS-8202 蕭基二極體的等效電路…………………………………………………37
表4.3 蕭基二極體的FDTD模擬空間網格參數 …………………………………………………38
表4.4 類神經網路參數(三) ……………………………………………………………………38
圖4.7 封裝蕭基二極體時域響應圖 ……………………………………………………………38
圖4.8 接收模組 …………………………………………………………………………………39
圖4.9 接收模組之結構圖 ………………………………………………………………………40
表4.5 類神經網路參數(四) ……………………………………………………………………40
圖4.10 負載電阻上的電壓圖(無LNA) …………………………………………………………41
圖4.11 正規化後的頻率響應圖(一)……………………………………………………………42
表4.6 類神經網路參數(五) ……………………………………………………………………42
圖4.12 正規化後的頻率響應圖(二)……………………………………………………………43
圖4.13 正規化後的頻率響應圖(三)……………………………………………………………43
表4.7 類神經網路參數(六) ……………………………………………………………………44
圖4.14 負載電阻上的電壓圖(含LNA) …………………………………………………………44
圖4.15 正規化後的頻率響應圖(四)……………………………………………………………45
圖4.16 正規化後的頻率響應圖(五)……………………………………………………………45
圖A.1 line spline………………………………………………………………………………48
圖A.2 cubic spline ……………………………………………………………………………48
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