一种基于深度学习的智能微波贴片天线设计方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能微波贴片天线设计方法，包括如下步骤：采集天线材料参数，根据材料参数绘制天线图样构成数据集；基于全连接神经网络协同粒子群优化算法，通过多层神经元之间的全连接结构对复杂非线性关系建模；建模完成后，利用粒子群优化训练数据集，构造模拟粒子，追踪个体最优解和全体最优解；构造MATLAB‑Python‑CST三段融合架构，显示贴片天线图样和相关参数，对智能微波贴片天线进行仿真设计。本发明显著提升设计效率，通过智能结果筛选和自动化参数建模等功能，使优化方案的一次通过率达到95％以上，为5G/6G时代高频复杂天线设计提供了突破性的解决方案。