Neural network based estimation of resonant frequency of an equilateral triangular microstrip patch antenna

U ovom se radu predlaže model umjetne neuronske mreže za procjenu rezonantnih frekvencija antena s istostraničnom trokutastom osnovom. Neuronska mreža primijenjena ovdje uvježbana je i testirana za jednoslojne kao i dvoslojne antene. Eksperiment je pokazao da su rezonantne frekvencije dobivene neuronskom mrežom za obadvije antene točnije od frekvencija izračunatih formulom i da su zadovoljavajuće blizu izmjerenim frekvencijama. Rezultati su obećavajući u odnosu na raspoloživu literaturu. Ovaj rad može također ponuditi učinkovitiji pristup za razvoj takvih antena. Dok je ukupna apsolutna greška od 7 MHz i prosječna greška od 0,09 % dobivena za jednoslojnu antenu; za dvoslojnu antenu je ukupna apsolutna greška 49 MHz, a prosječna greška 0,07 %.This study proposes an artificial neural network (ANN) model in order to approximate the resonant frequencies of equilateral triangular patch antennas. The neural network structure applied here is trained and tested for both single-layer and double-layer antennas. It is shown upon experiment that the resonant frequencies obtained from the neural network are both more accurate than the calculated frequencies by formula and satisfactorily close to the measured frequencies. Results appear to be promising as per the available literature. This paper also may offer more efficient approach to developing antennas of such nature. While the total absolute error of 7 MHz and the average error of 0,09 % are achieved for single-layer antenna, the total absolute and average errors are 49 MHz and 0,07 % for the double-layered antenna, respectively