大功率毫米波回旋行波管功率模块最优工作参数搜索方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110238818.7
IPC分类号：G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12
申请日期：
2021-03-04
申请人：
电子科技大学

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专利名称	大功率毫米波回旋行波管功率模块最优工作参数搜索方法
申请号	CN202110238818.7	申请日期	2021-03-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-01	公开/公告号	CN112884234A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	鄢然;邹富城;罗勇;王丽;姚叶雷
代理机构	电子科技大学专利中心	代理人	甘茂

摘要

本发明属于大功率毫米波技术领域，具体提供一种大功率毫米波回旋行波管功率模块最优工作参数搜索方法；首先，通过测试数据的合并、相关性分析，选取能够用来建立预测模型的工作参数作为输入，并以效率作为输出，形成样本数据；然后，通过径向基神经网络建立预测模型，并对预测模型进行有效训练；最后，将训练完成的径向基神经网络预测模型的预测输出作为适应度函数，采用遗传算法进行全局优化，获取预测的最优效率及其对应的工作参数。本发明能够基于自动化测试系统提供的大量测试数据，预测得到最优效率及其对应的工作参数，大大减小回旋行波管参数设计的工作量，进而大大降低减少设计和测试成本，具有良好的实用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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