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J-GLOBAL ID：202002251384250970   整理番号：20A1959409

人工ニューラルネットワークによる再構成可能マイクロストリップアンテナの最適化【JST・京大機械翻訳】

Reconfigurable Microstrip Antenna Optimization Through Artificial Neural Networks

著者 (1件)： Aoad Ashrf (Istanbul Sabahattin Zaim University,Dept. of Electrical and Electronics Engineering,Istanbul,Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICECCE  ページ： 1-3  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワークを再構成可能マイクロストリップアンテナ設計と最適化に適用した。抵抗値の変化は,2つの異なる結果をもたらし,より少ないおよび高性能モデルとして利用し,それらを人工ニューラルネットワークを通して解として整列させた。(I)多層パーセプトロンと(II)事前知識入力法を用いて,最適化の2つの位相を採用した。最適化技術は,Matlabを通して実行した。提案したアンテナ例において,Sパラメータを別々の最適化プロセスで最適化した。提案した再構成可能マイクロストリップアンテナは,最初に,1≦550GHzの間のデュアルバンドで共振する。アンテナは,2つの抵抗器と両方の導体部品の間のスイッチを含む制御回路を加えることによって修正される。抵抗値の増加によって,最適動作周波数におけるリターン損失の減少を観測した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アンテナ ,  *最適化 ,  最適化手法 ,  抵抗器 ,  *ニューラルネットワーク ,  位相 ,  制御回路 ,  導体 ,  *パッチアンテナ ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 事前知識 ,  デュアルバンド ,  MATLAB ,  *再構成可能性 ,  動作周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  再構成可能 ,  マイクロストリップアンテナ ,  最適化