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本发明属于滤波器技术领域,具体为一种基于深度学习算法的滤波器的优化设计方法。本发明优化设计方法，针对滤波器的结构参数进行，滤波器的结构参数由滤波器的滤波响应曲线来反映；设计中使用逆向神经网络、正向神经网络和遗传算法，进行深度学习：滤波器的滤波响应曲线由切比雪夫多项式综合得到；将目标滤波响应曲线作为逆向神经网络的输入，获得结构参数的初始值；把初值输入给遗传算法、正向神经网络，进行迭代优化；优化目标为正向神经网络输出的滤波响应曲线与依据的滤波响应曲线差距最小，最后输出优化的滤波响应曲线，并获得最终滤
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112989508 B
(45)授权公告日 2022.05.20
(21)申请号 202110138810.3 G06N 3/04 (2006.01)
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