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基于机器学习和深度人工神经网络(artificial neural network,ANN)提出一种二次电子发射唯象模型。利用Vaughan模型生成先验数据集,用于训练生成描述二次电子发射一般规律的先验知识ANN模型,并在不同参数条件下验证了先验知识ANN模型的正确性。然后,分别利用银和铝合金材料的二次电子发射系数实验数据修正先验知识ANN模型,分别得到了描述两种材料的特异ANN模型。测试结果表明,特异ANN模型计算结果与实验结果相比的平均绝对误差较Vaughan模型和Furman模型降低了30%以上,与复合唯象模型精度相当或更高。在小样本条件下测试了二次电子发射ANN模型的正确性,验证了分步训练方式的有效性和二次电子发射ANN模型对于小样本集的适应性。提出的基于机器学习的二次电子发射唯象模型能够避免复杂的参数修正过程,能够基于先验知识提升模型对于小样本的适应性,能够实现二次电子发射系数的连续插值,适于在数值模拟软件中使用。 相似文献
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随着“太空经济”时代的到来,大国间的太空竞争也愈发激烈,对星载雷达探测系统的测量精度和多维度目标参数测量提出了更高要求。现有的星载雷达系统主要采用传统微波技术实现,面临电子器件速率低、工作带宽小、可重构性差等问题,这些问题越来越成为限制星载雷达系统进一步发展的瓶颈。将微波光子技术引入雷达系统可利用光子技术高频率、大带宽、可重构的特点有效克服电子技术的局限性,突破雷达技术瓶颈。阐述了可重构多维度目标探测微波光子雷达的特点和基本结构,介绍了多维度目标参数测量和雷达波形可重构的原理与方法,并对星载微波光子雷达的发展趋势和特殊应用环境需要考虑的问题进行了论述。随着微波光子雷达技术研究的不断深入和光电集成技术的迅速发展,微波光子雷达有望在未来星载雷达系统中得到大规模应用。 相似文献
545.