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本研究では、マイクロ波バンドパスフィルタ（BPF）の設計の自動化を実現するため、ニューラルネットワークで構築した順モデルと逆モデルを併用した高速自動設計法を提案した。本設計法ではまず、逆モデルによって設計仕様からBPFの構造パラメータの初期値を高精度に推定し、順モデルを用いた高速特性計算によって構造パラメータの最適化を行うことで設計の自動化に成功した。さらに、その設計技術を計算機に獲得させるため深層Qネットワークによる強化学習のフレームワークを提案し、BPF設計技術の獲得が可能であることも示した。そして、共振器5段マイクロストリップBPFの自動設計を行い、提案法の有効性を実証した。
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