基于卷积神经网络的非均匀等离子体参数反演方法

本发明公开了基于卷积神经网的非均匀等离子体参数反演方法，首先构建非均匀等离子体等效分层模型，然后使用散射矩阵方法计算不同参数下电磁波反射系数和透射系数，最后使用卷积神经网络拟合反射系数和透射系数的幅度和相位与电子密度、碰撞频率和等离子体厚度之间的非线性关系。实现过程包括：建立非均匀等离子体等效分层模型；采用散射矩阵方法计算电磁波的反射系数和透射系数构建数据集；构建卷积神经网络；对卷积神经网络进行训练；验证网络性能。本发明采用的卷积神经网络具有很强的特征提取能力，无需人工干预，可以直接从原始数据中学习特征，已成功应用于多个领域，卷积神经网络可以有效减少参数数量，简化模型复杂度，提高计算效率。