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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952181A
主分类号：G06N3/084
分类号：G06N3/084;G01R29/08;H04B17/00;G06N3/0499
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的高功率脉冲无相近场重构方法，属于电磁技术领域，包括以下步骤：步骤1、预处理：将已测得的#1面和#2面的无相幅度数据作为数据源进行尺寸重整，并组成训练集；步骤2、网络构建：构建神经网络模型；步骤3、训练：将数据输入训练器中进行训练，设置训练轮次，当停止训练时提取网络模型中的相位调制部分的数据，即为#1面的重构相位；步骤4、重构：将#1面的已测幅度和重构相位合并得到#1面的幅相重构，通过空间传播距离推算得到全空间重构场。本发明采用上述的一种基于神经网络的高功率脉冲无相近场重构方法，需要的数据量少、计算速度快、占用计算资源少、对测量系统要求低，具有良好的重构精度。
主权项：1.一种基于神经网络的高功率脉冲无相近场重构方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、预处理：将已测得的#1面和#2面的无相幅度数据作为数据源进行尺寸重整，并组成训练集；步骤2、网络构建：构建神经网络模型；步骤3、训练：将数据输入训练器中进行训练，设置训练轮次，当停止训练时提取网络模型中的相位调制部分的数据，即为#1面的重构相位；步骤4、重构：将#1面的已测幅度和重构相位合并得到#1面的幅相重构，通过空间传播距离推算得到全空间重构场。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于神经网络的高功率脉冲无相近场重构方法
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