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基于矢量图的神经网络设计超材料宽带吸波器: 收藏
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引用; 《微波学报》2023年第S1期39卷 362-365页; 作者：吕婧妍高家乐袁家杰余闻多顾文华近程射频感知芯片与微系统教育部重点实验室电子工程与光电技术学院南京理工大学南京210094; 在本文中,我们采用一种基于矢量图存储模式提取特征参数的方法,结合深度神经网络设计了三明治结构的超材料宽带吸波器。通过神经网络对吸波器结构进行设计与优化,设计的宽频吸波器在17.6GHz~37.8GHz的宽频带范围内具有90%以上的吸收率,...; 在本文中,我们采用一种基于矢量图存储模式提取特征参数的方法,结合深度神经网络设计了三明治结构的超材料宽带吸波器。通过神经网络对吸波器结构进行设计与优化,设计的宽频吸波器在17.6GHz~37.8GHz的宽频带范围内具有90%以上的吸收率,吸波率峰值达到0.998;低吸收吸波器在10~35GHz的频带范围内具有15%以下的吸收率,吸波率最低达到0.08;设计的多频点吸波器在12.5GHz、22.5GHz与32.5GHz吸收率均大于0.9。证明了本文提出的矢量图的思想与神经网络网络结构的可行性。; 来源：详细信息评论

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