基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法，属于电磁辐射响应波形预测领域，该方法通过确定影响线缆电磁脉冲辐射响应波形的物理因素，通过对物理因素进行大量取样，经过全波仿真得到取样点的输出波形，将仿真数据分为训练集、验证集与测试集，构建基于一维残差注意力CNN的网络模型，用仿真数据对其进行训练、验证和测试，将网络预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁脉冲辐射响应预测模型；将测试集的样本点输入到训练好的线缆电磁脉冲辐射响应预测模型进行预测，预测结果进行反归一化得到最终预测结果。实现更能反映实际情况的高功率微波辐照下线束响应波形的快速预测。
基本信息
专利标题 ：
基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626296A
申请号 ：
CN202210229275.7
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李新波李卓刘昕宇冯伟嘉户健王旺关博陈子易崔浩孙晓东石屹然
申请人 ：
吉林大学
申请人地址 ：
吉林省长春市前进大街2699号
代理机构 ：
长春市吉利专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
王楠楠
优先权 ：
CN202210229275.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/23 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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