[发明专利]一种基于深度学习的电磁散射计算方法有效

专利信息
申请号: 202010211233.1 申请日: 2020-03-23
公开(公告)号: CN111428407B 公开(公告)日: 2023-07-18
发明(设计)人: 徐魁文;马振超;陈旭东;松仁成 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G06F30/17;G06F111/10
代理公司: 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 代理人: 孙孟辉
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开一种基于深度学习的电磁散射计算方法。计算得到样本电流数据,并采用深度学习网络来训练学习对比度入射波到感应电流之间的非线性关系,包括样本设计和网络设计,样本设计:网络输入采用两种方案作为输入,并计算得到前向电流数据作为深度学习网络真实样本;网络设计:本发明设计采用深度学习网络作为模型来完成训练预测过程,从而表征输入信息,也就是散射体,入射场,到感应电流的关系。实验证明,入射波的入射角度和强度固定时,在相同网格划分下,应用此方法求解散射场时,不仅在时间上比现有技术快,而且在精度上也有不小的提升,仿真测试验证了该方法的有效性。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 电磁 散射 计算方法
【主权项】:
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