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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供的一种基于长短时神经网络的滤波器自动配置方法及系统，是利用长短时神经网络具有比人工神经网络更加复杂的网络结构，且对较强的非线性函数的拟合能力更好这一特点，采用两个长短时神经网络实现目标滤波器的参数配置，其中第一长短时神经网络用于根据目标滤波器的需求参数生成配置参数；第二长短时神经网络配置参数，生成该配置参数下的性能参数。然后计算分析神经网络生成的性能参数与目标滤波器需求参数之间的误差，将其与设定值进行比较，选择小于等于设定误差允许值范围内的配置参数作为最终配置参数输出。本发明方法由于滤波器的配置参数与其性能参数之间的关系本身具有较强的非线性，使用长短时记忆网络能能获得更好拟合能力。
主权项：1.一种基于长短时神经网络的滤波器自动配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将目标滤波器的需求参数作为输入，通过第一长短时神经网络进行计算得到目标滤波器的配置参数；所述需求参数包括滤波器的S参数、中心频率f0和带宽W，配置参数包括电容Cn1、电容Cn2、电感Cm1和电容Cm2的值；步骤2、以目标滤波器的工作频率和步骤1得到的配置参数为输入，通过第二长短时神经网络进行分析计算，得到该配置参数下的性能参数，性能参数包括滤波器的S参数、中心频率f0和带宽W；步骤3、计算步骤2得到的性能参数与需求参数之间的误差，将其与设定值进行比较，若误差小于等于设定值，则将步骤1得到的配置参数作为目标滤波器的最终配置参数；若误差大于设定值，则执行步骤4；步骤4、采用变邻域搜索算法对步骤1得到的配置参数进行优化，得到优化后的配置参数，然后重复步骤2～步骤3，直至该配置参数下的性能参数与需求参数之间的误差小于等于设定值为止。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于长短时神经网络的滤波器自动化配置方法及系统
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