用BP神经网络技术重构介质圆柱体电磁参数

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将BP神经网络技术应用于介质圆柱体电磁逆散射问题研究,通过BP神经网络将原逆散射问题转化为一个回归估计问题.设置多个目标散射场观测点,分别以目标不同的电磁参数及其响应下的散射电场的幅值作为BP网络的输出与输入,采用L-M训练算法,经过适当的训练,建立起逆散射模型,再以新的散射电场作为输入,实时重构了自由空间及半空间介质圆柱体的相对介电常数和电导率.数值结果显示了该方法的有效性及准确性,为目标的实时逆散射研究提供了一种高效的方法.
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