人工电磁材料电磁参数测量的神经网络方法

摘要

本发明涉及一种研究测量电磁参数的新方法，要求能够测试左手材料及具有周期性结构的人工电磁材料，且测试结果精度高，测试样品制作简单。神经网络算法是一种可以适用高度非线性问题的生物学计算方法，已经广泛用于其它信息处理计算领域，并被证明是较为优秀的一种算法。将神经网络算法与计算电磁学方法结合的方法，利用计算电磁学的数值计算方法FEM和FDTD计算被测材料的传输与反射系数，将相应计算结果作为训练序列对神经网络进行训练。当神经网络经过充分训练以后，可以通过输入传输与反射系数的测量值，计算得到被测材料的有效介电常数和有效磁导率。

主权项

一种用于测量人工电磁材料的等效电磁参数的方法，将神经网络算法与计算电磁学方法结合，利用计算电磁学的数值计算方法FEM和FDTD计算被测材料的传输与反射系数，将相应计算结果作为训练序列对神经网络进行训练。包括如下步骤：第一步，利用计算电磁学的数值计算方法FEM和FDTD计算被测材料的传输与反射系数即S参数，将相应计算结果作为训练序列对神经网络进行训练；第二步，经过训练后的神经网络可以根据已测量的S参数来获得被测材料的介电常数、磁导率。