一种提高装备电磁特性测量精度的方法及装置
公开
摘要
本发明实施例提供了一种提高装备电磁特性测量精度的方法及装置，所述方法包括以下步骤：基于电磁方程的深度学习求解模型，结合神经网络建立Maxwell方程的神经网络模型，具体包括：接收发射源数据和电磁方程的深度学习求解模型所求的空间电磁特性分布值；将发射源数据和空间电磁特性分布值输入到神经网络中；利用神经网络对发射源数据和空间电磁特性分布值进行结合，建立Maxwell方程的神经网络模型；利用Maxwell方程的神经网络模型对装备空间的电磁特性分布进行求解；通过Maxwell方程的神经网络模型对所述解进行修正。与当前主流电磁散射和逆散射数值方法相比，效率提升20％以上，实现对探测目标结构超分辨重建，逆散射成像分辨率整体优于主流方法。
基本信息
专利标题 ：
一种提高装备电磁特性测量精度的方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611387A
申请号 ：
CN202210194689.0
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘子源王海峰包凯君钱旭张弘
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 ：
北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
郭智
优先权 ：
CN202210194689.0
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F17/13 G06F111/10 G06F111/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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