【摘 要】
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近年来，人工神经网络作为一种快速准确的建模工具在电磁工程领域中引起了广大工程设计者的极大关注。由于人工神经网络具有自学习、自组织、模拟高度复杂非线性映射的能力，使用它来求解微波电磁场中的计算问题，只要有体现该模型问题的输入输出样本数据，网络通过自学习，就可模拟出相应的“计算模型”。而且网络极强的容错能力和良好的鲁棒性等特点为其在微波电磁场的优化设计和控制问题中的应用提供了的广阔的前景。本文的主要内
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近年来，人工神经网络作为一种快速准确的建模工具在电磁工程领域中引起了广大工程设计者的极大关注。由于人工神经网络具有自学习、自组织、模拟高度复杂非线性映射的能力，使用它来求解微波电磁场中的计算问题，只要有体现该模型问题的输入输出样本数据，网络通过自学习，就可模拟出相应的“计算模型”。而且网络极强的容错能力和良好的鲁棒性等特点为其在微波电磁场的优化设计和控制问题中的应用提供了的广阔的前景。本文的主要内容包括两个部分，即用神经网络模拟电磁场正向计算以及反向计算。 在电磁场正向
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