Genetic based approach to the synthesis of a cylindrical-rectangular microstrip conformal antenna using artificial neural network and Support Vector Regression models

机译：基于遗传的人工神经网络和支持向量回归模型合成圆柱矩形微带共形天线

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In this paper, a rectangular microstrip antenna which is conformed to a cylindrical surface is synthesized by using Genetic Algorithm (GA), Support Vector Regression (SVR) and Artificial Neural Networks (ANN). GA is used to obtain the desired resonant frequency via trained SVR and ANN models. The results obtained by SVR and ANN models are compared.

机译：本文利用遗传算法（GA），支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN）合成了与圆柱表面相适应的矩形微带天线。遗传算法用于通过训练的SVR和ANN模型获得所需的谐振频率。比较了通过SVR和ANN模型获得的结果。

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来源
《International Conference on Electrical and Electronics Engineering》|2017年|1022-1026|共5页
会议地点
作者
Mahmud Esad Yiğit; Gülay Öke Günel; Tayfun Günel;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Resonant frequency; Optimization; Microstrip antennas; Training; Biological cells; Artificial neural networks;

机译：共振频率;优化;微带天线;训练;生物细胞;人工神经网络;

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