[发明专利]一种基于深度学习的目标电磁散射特性快速预测方法有效
| 申请号： | 202110469304.2 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113177356B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 李尧尧;郭俊玲;蔡少雄;胡蓉;苏东林 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 成都巾帼知识产权代理有限公司 51260 | 代理人： | 邢伟 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的目标电磁散射特性快速预测方法，包括以下步骤：S1：建立目标电磁仿真模型；S2：确定影响目标电磁散射特性的因素；S3：在影响因素取不同值的条件下对目标模型进行仿真得其远场RCS，建立训练集和测试集；S4：利用BP神经网络算法构建BP神经网络模型；S5：利用训练集对BP神经网络模型训练；S6：利用测试集对训练得到的BP神经网络模型进行测试，若测试达标，则进入步骤S7,若测试不达标，则返回步骤S4；S7：利用测试达标的BP神经网络模型进行电磁散射特性的快速预测。本发明有效解决了现有方法计算量大、求解效率低等难题，满足高动态目标电磁散射特性快速预测的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 电磁 散射 特性 快速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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