计算智能与计算电磁学

本书在论述计算智能的概念及研究领域、计算电磁学的基本概念和研究领域的基础上，系统地介绍了计算智能中的遗传算法、神经网络、模糊系统在电磁建模和优化问题中的应用。应用遗传算法解决了吸波材料的优化设计和阵列天线的综合问题，并基于遗传算法求解了电磁领域中的复超越方程。应用BP神经网络和模糊神经网络对波导匹配负载进行了设计，并对宽带微带天线进行了优化设计，求取了其谐振频率，基于RBF神经网络对多层微波电路进行了设计。在遗传算法的电磁应用部分，引入柔性约束策略和动态收缩域技术，加速算法收敛速度，并成功求取了复宗量的超越方程，同时引入并应用了免疫遗传算法和微量遗传算法；在神经网络和模糊神经网络的电磁应用部分，引入网络结构可根据问题复杂度而自适应调整的神经网络，从而很好的提高了网络的泛化能力，便于其工程应用。本书在复杂电磁问题的数值仿真、高效建模、优化设计等方面有所贡献，进而提高电磁场工程问题的计算机辅助设计水平。