研究目的
利用复值卷积神经网络（complex-CNN）解决非线性电磁逆散射问题，实现高质量实时图像重建。
研究成果
复杂卷积神经网络模型有效解决了电磁逆散射问题，在人体模型数据上实现了高质量重建。该模型在平衡精度与计算成本方面展现出巨大潜力，适用于大规模逆散射问题。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括进一步降低计算成本并增强模型对各类散射场景的适应性。
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[2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 中国成都 (2018.3.26-2018.3.28)] 2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 基于复值卷积神经网络的非迭代电磁逆散射求解方法
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[2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 中国成都 (2018.3.26-2018.3.28)] 2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 基于复值卷积神经网络的非迭代电磁逆散射求解方法
DOI：10.1109/compem.2018.8496609
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
本研究通过将传统实值卷积神经网络技术拓展至复值领域，提出了一种非迭代式非线性电磁逆散射方法。该方法能实时生成高质量成像，为解决大规模逆散射问题提供了有效工具。
作者：
Wei Zhong，Min Wang，Longgang Wang，Lianlin Li
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