基于PCA-GA-BP神经网络的特斯拉线圈导向性设计方法

本发明属于人工智能设计领域，公开了一种基于PCA‑GA‑BP神经网络的特斯拉线圈导向性设计方法。设计方法包括如下步骤：通过特斯拉线圈电路模型进行神经网络样本采集。运用主成分分析法对原始数据样本降维。确定BP神经网络结构。由遗传算法优化BP神经网络权值和阈值。PCA‑GA‑BP神经网络对样本进行训练，完成设计。在此之前缺少系统性设计特斯拉线圈的方法，更多的特斯拉线圈设计是基于实际经验。本发明通过主成分分析法，解决大量输入变量对运算速度的限制；引入遗传算法对BP神经网络进行优化，进一步增强设计准确性，减小误差。最后通过实例验证设计的可靠性，今后实验者可根据此方法设计需要的特斯拉线圈。