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ESTIMATION OF INPUT IMPEDANCE OF MICROSTRIP PATCH ANTENNA USING FUZZY NEURAL NETWORK

机译:基于模糊神经网络的微带贴片天线输入阻抗估计

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摘要

The paper presents the use of fuzzy neural network (FNN) as a fast and better technique for the determination of input impedance of coaxial feed rectangular microstrip antenna. The fuzzy parameter ensures better performance as compared to three layer multilayered perceptron feed forward back propagation artificial neural network (MLPFFBP ANN) and radial basis function artificial neural network (RBF ANN) in the determination of input impedance of the coaxial feed microstrip antenna.
机译:本文提出了使用模糊神经网络(FNN)作为确定同轴馈电矩形微带天线输入阻抗的一种快速,更好的技术。在确定同轴馈电微带天线的输入阻抗时,与三层多层感知器前馈后向传播人工神经网络(MLPFFBP ANN)和径向基函数人工神经网络(RBF ANN)相比,模糊参数可确保更好的性能。

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