350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №3 за 2017 г.
Статья в номере:
Обнаружение неоднородности в диэлектрическом образце
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть алгоритм обучения нейронной сети неразрушающий контроль материалов электромагнитное поле моделирование
Авторы:
А.В. Бровко - д.ф.-м.н., доцент, кафедра «Прикладные информационные технологии», Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина E-mail: brovkoav@gmail.com Р.С. Пахарев - аспирант, кафедра «Прикладные информационные технологии», Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина E-mail: ruslanpaharev@rambler.ru
Аннотация:
Рассмотрена проблема обнаружения неоднородностей в ди-электрических материалах, находящихся в закрытых волно-водных системах. Предложен метод, основанный на исполь-зовании математического аппарата искусственных нейронных сетей. Исследована эффективность работы нейронной сети, предназначенной для обнаружения неоднородности произ-вольной геометрической формы в диэлектрическом образце. Приведены численные результаты, подтверждающие работо-способность предложенного метода на практике.
Страницы: 16-22
Список источников

 

  1. Brovko A.V., Murphy E.K., Yakovlev V.V. Waveguide microwave imaging: neural network reconstruction of functional 2-D permittivity profiles // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 2009. V. 57. № 2. P. 406-414.
  2. Бровко А.В. Метод определения трехмерного профиля диэлектрической проницаемости образца с использованием нейросетевой математической модели // Радиотехника. 2015. № 10. С. 115-120.
  3. Brovko A.V., Murphy E.K., Rother M., Schuchmann H.P., Yakovlev V.V. Waveguide microwave imaging: spherical inclusion in a dielectric sample // IEEE Microwave and Wireless Comp. Lett., 2008. V. 18. № 9. P. 647-649.
  4. QuickWave-3DTM, QWED Sp. z o.o., ul. Nowowiejska 28, lok. 32, 02-010 Warsaw, Poland, http://www.qwed.com.pl/.
  5. Yakovlev V.V., Murphy E. K., Eves E.E. Neural networks for FDTD-backed permittivity reconstruction // COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering. 2005. V. 24. № 1. P. 291-304.
  6. Buhmann M. D. Radial Basis Functions: Theory and Implementations. Cambridge University Press. 2003. 258 с.
  7. Haykin S., Yee P.V. Regularized Radial Basis Function Networks: Theory and Applications. New York: Wiley. 2001. 208 с.
  8. Губанов В.С. Обобщенный метод наименьших квадратов. М.: Издательство Физико-математической литературы МГУ. 1997. 318 с.
  9. Долинина О.Н., Ермаков А.В. Метод повышения эффективности обработки видеоинформации с использованием GRID-вычислений // Вестник СГТУ. 2010. Т. 50. № 4. Вып. 2. С. 131-133.