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公开(公告)号：CN115186593A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210848644.0
申请日：2022-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法，针对传统计算方法求解变形目标时需要多次建模仿真导致效率低下的问题。该方法包括以下步骤：基于弹跳射线(SBR)方法生成数据集；构建人工神经网络模型；对数据集进行学习，并训练人工神经网络模型；利用训练好的人工神经网络模型对可变形S型腔体目标预测其单站RCS。本发明将已训练的人工神经网络模型应用于可变形S型腔体的单站RCS快速计算，从而避免传统SBR方法建模求解，大大缩减了计算时间，提高了可变形S型腔体的单站RCS计算效率。
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