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本发明涉及电磁散射领域,旨在提供一种基础三维形状体散射幅度函数的快速计算方法。包括步骤:先确定基础三维形状体散射幅度函数的参数对象,然后基于传统方法生成若干个参数下的圆柱体散射幅度函数的不同入射方向和散射方向下的实部数据和虚部数据;对数据进行2D‑DCT压缩,获得新的自然域数据以用于训练深度神经网络,划分训练集、验证集和测试集;构建与训练深度神经网络模型,基于神经网络进行计算。本发明利用神经网络技术来完成基础三维形状体散射模式的解析,能够以高精度完成植被组件SAF的学习,物理考量的互异性定理也是
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112711909 A
(43)申请公布日 2021.04.27
(21)申请号 202011605049.1
(22)申请日 2020.12.30
(71)申请人 浙江大学
地址 31
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