Evaluation of Electromagnetic Immunity of Layered Structures by Neural Networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU88800" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU88800 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Evaluation of Electromagnetic Immunity of Layered Structures by Neural Networks

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, exploitation of artificial neural networks for an efficient solution of a simple electromagnetic compatibility problem is discussed. Two parallel dielectric layers are penetrated by the perpendicular electromagnetic wave. A standing wave is formed between layers. Radial basis function networks are employed to estimate the electric field intensity between the layers for both of the harmonic wave and pulse wave illumination. The electrical parameters of dielectric layers can influence the field distribution inside the investigated structure. Probabilistic neural networks are used to classify parameters of layers related to critical intensities of internal fields. Classification abilities of probabilistic networks are compared with a conventional k-NN method both for a dense training set and a sparse one.

Název v anglickém jazyce

Evaluation of Electromagnetic Immunity of Layered Structures by Neural Networks

Popis výsledku anglicky

In this paper, exploitation of artificial neural networks for an efficient solution of a simple electromagnetic compatibility problem is discussed. Two parallel dielectric layers are penetrated by the perpendicular electromagnetic wave. A standing wave is formed between layers. Radial basis function networks are employed to estimate the electric field intensity between the layers for both of the harmonic wave and pulse wave illumination. The electrical parameters of dielectric layers can influence the field distribution inside the investigated structure. Probabilistic neural networks are used to classify parameters of layers related to critical intensities of internal fields. Classification abilities of probabilistic networks are compared with a conventional k-NN method both for a dense training set and a sparse one.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

IEE PROCEEDINGS-MICROWAVES ANTENNAS AND PROPAGATION

ISSN

1350-2417

e-ISSN

—

Svazek periodika

vol. 5

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—