ISSN: 2277-1891

ఇంటర్నేషనల్ జర్నల్ ఆఫ్ అడ్వాన్స్ ఇన్నోవేషన్స్, థాట్స్ & ఐడియాస్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • J గేట్ తెరవండి
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • ఉల్రిచ్ పీరియాడికల్స్ డైరెక్టరీ
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • పబ్లోన్స్
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Analysis of Different Performance Parameters of Equilateral Triangular Microstrip Patch Antenna using Artificial Neural Network

Abhishek Tripathi, Vandana Vikas Thakare and P. K. Singhal

This paper presents the use of artificial neural network for the estimation of different performance parameters (i.e. Directivity, Radiation Efficiency, Gain and Bandwidth) of a coaxial feed equilateral triangular microstrip patch antenna. Levenberg-Marquardt training algorithms of MLPFFBP-ANN (Multilayer Perceptron feed forward back propagation Artificial Neural Network) has been used to implement the neural network models. The simulated values for training and testing the neural networks are obtained by analysing the equilateral triangular microstrip patch antenna using CST Microwave Studio Software. The results obtained using ANNs are compared with the simulation findings and found quite satisfactory and also it is found that neuro models are not converges using one hidden layer for the calculated training data so more than one one hidden layers are used for training the neural network models.