Метод определения объема неоднородности в диэлектрическом образце

А.В. Бровко; Р.С. Пахарев

Метод определения объема неоднородности в диэлектрическом образце

научная статья УДК 621.372, 004.931 Страницы: 44-49

¹ д.ф.-м.н., доцент, кафедра «Прикладные информационные технологии», Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина
² аспирант, кафедра «Прикладные информационные технологии», Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть алгоритм обучения нейронной сети неразрушающий контроль материалов электромагнитное поле моделирование

Аннотация

Рассмотрена проблема определения численных характеристик неоднородных диэлектрических материалов, расположенных в закрытых волноводных измерительных системах. Для решения проблемы предложен метод, основанный на использовании математического аппарата искусственных нейронных сетей. Исследована эффективность работы нейронной сети, обученной на неоднородностях сферической формы, при определении объема несферических неоднородностей. Приведены численные результаты, подтверждающие работоспособность предложенного метода на практике.

Для цитирования

Бровко А.В., Пахарев Р.С. Метод определения объема неоднородности в диэлектрическом образце // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2018. № 2. С. 44–49.

Список источников

Brovko A.V., Murphu E.K., and Yakovlev V.V. Waveguide Microwave Imaging: Neural Network Reconstruction of Functional 2-D Permirrivity Profiles // IEEE Transaction on Microwave Theory and Techniques, 2009. V. 57. № 2. P. 406–414.
Бровко А.В. Метод определения трехмерного профиля диэлектрической проницаемости образца с использованием нейросетевой математической модели // Радиотехника. 2015. № 10. С. 115–120.
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 Components Letters. 2008. V. 18. № 9. P. 647–649.
Бровко А.В. Метод реконструкции параметров группы сферических включений в диэлектрическом образце с использованием искусственной нейронной сети // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2014. Т. 2. № 1. С. 14–19.
Mirotznik M. Conformal EM analysis. A review of QW-3D software // IEEE Spectrum. 1998. V. 35. № 4. P. 84–85.
Губанов В.С. Обобщенный метод наименьших квадратов. СПБ.: Наука. 1997. 318 с.
Логинов Н.В. Сингулярное разложение матриц: Учеб. пособие. М.: Издательство МГАПИ. 1996. 80 с.
Долинина О.Н., Ермаков А.В. Метод повышения эффективности обработки видеоинформации с использованием GRIDвычислений // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2010. Т. 4. № 2. С. 131–133.
Ермаков А.В. Разработка и анализ метода повышения эффективности обработки видеоинформации с использованием GRID-вычислений // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2010. Т. 4. № 3. С. 184–188.

Полный текст, PDF 350 ₽

[1] Brovko A.V., Murphu E.K., and Yakovlev V.V. Waveguide Microwave Imaging: Neural Network Reconstruction of Functional 2-D Permirrivity Profiles // IEEE Transaction 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 Components Letters. 2008. V. 18. № 9. P. 647–649.

[4] Бровко А.В. Метод реконструкции параметров группы сферических включений в диэлектрическом образце с использованием искусственной нейронной сети // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2014. Т. 2. № 1. С. 14–19.

[5] Mirotznik M. Conformal EM analysis. A review of QW-3D software // IEEE Spectrum. 1998. V. 35. № 4. P. 84–85.

[6] Губанов В.С. Обобщенный метод наименьших квадратов. СПБ.: Наука. 1997. 318 с.

[7] Логинов Н.В. Сингулярное разложение матриц: Учеб. пособие. М.: Издательство МГАПИ. 1996. 80 с.

[8] Долинина О.Н., Ермаков А.В. Метод повышения эффективности обработки видеоинформации с использованием GRIDвычислений // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2010. Т. 4. № 2. С. 131–133.

[9] Ермаков А.В. Разработка и анализ метода повышения эффективности обработки видеоинформации с использованием GRID-вычислений // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2010. Т. 4. № 3. С. 184–188.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи