CAJ | 학술논문

导线或电缆不仅是高效的电磁干扰接收天线,也是高效的电磁干扰辐射天线.互连导线间的串扰是一种典型的电磁兼容问题.为了达到更好的电磁兼容预测效果,提出了基于支持向量机(SVM)的预测算法.算法以结构风险最小化为原则,比以经验风险最小化为原则的传统神经网络性能更优.利用遗传算法优化预测模型的关联参数,可以进一步提高计算效率和精度.实验结果表明利用SVM算法对导线串扰预测的误差最小.通过对导线串扰预测模型的影响因子进行相关性分析,降低了模型的自变量维度.简化后的模型预测具有更好的实用性.
도선혹전람불부시고효적전자간우접수천선,야시고효적전자간우복사천선.호련도선간적천우시일충전형적전자겸용문제.위료체도경호적전자겸용예측효과,제출료기우지지향량궤(SVM)적예측산법.산법이결구풍험최소화위원칙,비이경험풍험최소화위원칙적전통신경망락성능경우.이용유전산법우화예측모형적관련삼수,가이진일보제고계산효솔화정도.실험결과표명이용SVM산법대도선천우예측적오차최소.통과대도선천우예측모형적영향인자진행상관성분석,강저료모형적자변량유도.간화후적모형예측구유경호적실용성.