一种基于机器学习的介电吸波材料电磁参数反演设计

本发明涉及一种基于机器学习的介电吸波材料电磁参数反演设计，属于吸波材料制备技术领域。本发明的基于机器学习的介电吸波材料的电磁参数的反演，包括以下步骤：首先，采用实验获得小样本数据库，其次建立机器学习模型，通过小样本数据库对模型进行训练，提高模型的准确度。随后，基于训练后的模型，针对固定总厚度，特定频段内，目标反射损耗数值，反演所需要的梯度结构的厚度分层及每一层相应的电磁参数范围。本发明的基于机器学习的介电吸波材料电磁参数反演设计，通过机器学习，针对目标厚度，特定频段下，满足目标反射损耗的梯度结构的厚度分层以及每一层的电磁参数进行反演。随后基于反演的结果，采用仿真模型及算法对反演的结果进行验证。