講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-30 10:30
機械学習を用いた多導体伝送線路のキャパシタンス行列推定 ○佐藤佑哉・關根惟敏・臼杵 深・三浦憲二郎(静岡大) EST2019-82 エレソ技報アーカイブへのリンク:EST2019-82 |
抄録 |
(和) |
本稿では,多導体伝送線路のキャパシタンス行列を多層パーセプトロンに基づく機械学習によって推定する手法を提案する.提案手法では,伝送線路の断面における形状パラメータを入力,キャパシタンス行列を出力とするニューラルネットワークを構築・訓練する.数値例により,提案手法によって推定されたキャパシタンス行列を用いて精度のよいクロストークの計算が行えることを示す. |
(英) |
In this report, we propose a technique that estimates capacitance matrices of multiconductor transmission lines (MTLs) by machine learning based on a multi-layer perceptron. The proposed technique constructs and trains a neural network of which the inputs are shape parameters of the cross section of MTLs, and the output is the capacitance matrix. Numerical examples show that we can calculate accurate crosstalk voltages by using capacitance matrices estimated by the proposed approach. |
キーワード |
(和) |
キャパシタンス行列 / 機械学習 / 多導体伝送線路 / 多層パーセプトロン / / / / |
(英) |
capacitance matrix / machine learning / multiconductor transmission lines / multi-layer perceptron / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 407, EST2019-82, pp. 19-24, 2020年1月. |
資料番号 |
EST2019-82 |
発行日 |
2020-01-23 (EST) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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